Development of IoT-based solar water heating system

Güneş Enerjili Isıtma Sistemleri (SWHS), sundukları avantajlara rağmen, sıcak su talebinin öngörülemez doğası, işletmelerini optimize etme konusunda önemli bir engel oluşturmaktadır. Mevcut araştırmalarda, stokastik sıcak su talebinin tahmin edilmesi ve SWHS'lerin en iyi şekilde çalıştırılması konusunda belirgin bir boşluk gözlemlenmektedir. Birkaç çalışma, hacimsel sıcak su kullanımının tahmini ve talep tarafı tahminlerine dayalı su ısıtma sistemlerinin optimizasyonu konusunda ışık tutmuş olsa da, gelişmiş öğrenme tekniklerini ve Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisini hem tahmin hem de optimizasyon için entegre eden kapsamlı bir yaklaşım büyük oranda araştırılmamıştır. Bu boşluk, SWHS'lerin, özellikle evsel ortamlarda, verimliliğini artırma fırsatını sunmaktadır. Bu çalışma, IoT tabanlı bir Güneş Enerjili Su Isıtma Sistemi geliştirerek ve esas olarak gün boyunca optimum sıcak su talebini sağlamak için IoT teknolojisinden, derin sinir ağlarından (DNN'ler) ve derin pekiştirmeli öğrenmeden (DRL) yararlanan 'Güneş Enerjili Su Isıtma Sistemi Denetleyici Ünitesi (SWHSCU)' olarak adlandırılan denetim biriminin ekseninde bu boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Önerilen kontrol ünitesi, sadece stokastik sıcak su talebini genişletmekle kalmayıp, aynı zamanda bu tahminleri SWHS'lerin gerçek zamanlı işletilmesine entegre etmeyi hedefleyerek sistem verimliliğini ve işletme güvenilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Geliştirme süreci üç ana aşamayı kapsamaktadır. İlk olarak, SWHS'lerin tasarımı ve kurulumu, her biri bir öncekisinden daha gelişmiş olan iki iterasyon geliştirilmiştir. İkinci olarak, IoT teknolojisi ve ileri programlama tekniklerini içeren SWHSCU'nun geliştirilmesi. Son olarak, zaman serisi verilerini etkili bir şekilde ele almak için Long Short-Term Memory (LSTM) yaklaşımını kullanan bir DRL algoritma çerçevesinin oluşturulması. Araştırma, gelişmiş AI ve IoT metodolojileri aracılığıyla sıcak su talebi tahminini optimize ederek konut tipi güneş su ısıtma sistemlerinin işletilmesini iyileştirmeye odaklanmaktadır. Bu ilerleme, güneş su ısıtma sistemlerinin enerji verimliliğinde önemli iyileştirmeleri tetikleyebilir, çevresel etkilerin ve enerji maliyetlerinin azalmasını sağlayabilir. Araştırma verileri, araştırmacı tarafından tasarlanan ve 2023 yılının 15 Mart ile 15 Haziran tarihleri arasında Antalya'nın Konyaaltı ilçesinde yeniden tasarlanan ikinci nesil güneş enerjili su ısıtma sisteminde kullanılan, kontrol ünitesine bağlı sensörler ve aktuatörlerin çalışma durumları aracılığıyla toplanan gerçek verilere dayanmaktadır. Ek olarak, veriler güneş enerjili su ısıtma sisteminin kurulduğu bölgedeki ilgili tarihler için mgm.gov.tr web sitesinden alınan meteorolojik bilgileri içermektedir. Bu alandaki gelecekteki çalışmalar, geliştirilen SWHS'nin uygulanabilirliğini ve güvenliğini daha da artıracak, maliyet azaltma ve veri güvenliği konularında ek bakış açıları sağlayacaktır. Bu çalışma, ileri yapay zeka ve Nesnelerin İnterneti (IoT) yöntemleri aracılığıyla evlerdeki güneş enerjisiyle çalışan sıcak su sistemlerinin işleyişini optimize etmek için yeni bir yaklaşım sunarak literatüre katkıda bulunmaktadır.