Thermal request optimization of a smart district heating system

Bu tez dahilinde İsveç'te yer alan bir merkezi ısıtma sisteminin kullanıcılarının ısıtma planlarını kontrol ederek karbon ayakizini azaltacak bir çözüm sunulmaktadır. Yöntemin geliştirilmesi sırasında kullanılmak üzere pilot bölgedeki dairelerin gün içindeki sıcaklık talepleri elde edilmiş ve geliştirilen karar destek sisteminin akıllı vanalarla etkileşimi kullanılarak günlük sıcaklık profili eniyilenmiştir. Sıcak su içe akış oranı; merkezi ısıtma tesisinin toplam enerji tüketimi, karbon emisyonu ve enerji tüketimine bağlı gideri azaltmak amacıyla her daire için akıllı vanalar vasıtasıyla uzaktan kontrol edilmektedir. Belirlenen yaklaşımda, merkezi sistem kullanıcılarının termal konforlarını bozmadan ve termal taleplerini sağlayarak tepe sıcaklık talebi tıraşlaması hedeflenmektedir. Tepe talep tıraşlaması matematiksel eniyileme yöntemleri kullanılarak ve ısı yalıtımıyla desteklenmiş dairelerde ön ısıtma takvimleri oluşturularak sağlanmaktadır. Sunulan matematiksel eniyileme modeli, eniyileme çözücüleri tarafından kabul edilebilir sürelerde verimli çözüm üretilememesine sebep olacak kadar yüksek hesap zorlukları içermektedir. Bu problemi aşmak için, gerçek hayat örneklerinde hesaplamalı olarak ölçeklenebilir ve optimuma yakın çözümler üreten 3 genetik algoritma yaklaşımı geliştirilmiştir. Sayısal analizler uygulanan yaklaşımların ve sunulan genetik algoritma adımlarının etkisi, sistemdeki karbon emisyonu ve enerji tüketimi giderlerinin, şirket tarafından geliştirilen uzman yöntemiyle karşılaştırılması sonucunda gözlemlenebilmektedir.