ADABOOST.R2 REGRESYON ALGORİTMASI İLE KONUTLARIN ISITMA VE SOĞUTMA YÜKLERİNİN TAHMİN EDİLMESİ

Özet

Kısıtlı kaynaklardan elde edilen enerjinin verimli kullanımı hem bizim hem geleceğimiz için oldukça önemlidir. Enerjiyi en çok tüketen sektörlerin başında bina sektörü gelmektedir. Bina sektörü içerisinde en büyük paya %75 ile konutlar sahiptir. Bundan dolayı enerji verimliği yüksek konutların inşa edilmesi, enerji ihracatı oldukça yüksek olan ülke ekonomimiz içinde önem arz etmektedir. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı tarafından hazırlanan “2017-2023 Ulusal Enerji Verimliği Eylem Planı” çerçevesinde Bina ve Hizmetler sektörü için 12 adet eylem planı belirlemiştir. 2. Eylem Planına göre “Mevcut Binaların Enerji Kimlik Belgesi Sahiplik Oranının Artırılması” hedeflenmektedir. Yeni konutların tasarım esnasında EnergyPlus, EcoTech vb. simülasyon programları kullanılarak enerji tüketimleri tahmin edilebilmektedir. Ancak mevcut konutların pahalı simülasyon yazılımları ile tasarlanmasına gerek kalmadan, belirlenen parametre değerlerinin girdi olarak kullanılacağı (Binanın yüzey alanı, çatı alanı, cam alanı, cephesi vb.) makine öğrenmesi algoritmaları ile daha az maliyetle, daha kısa sürede ve programı kullanım tecrübesi ve uzmanlığı gerektirmediğinden daha pratik bir şekilde konutların enerji tüketimleri hesaplanabilir. Bu çalışmada, konutların enerji tüketimini en çok etkileyen ısıtma ve soğutma yüklerinin tahmini için ADABOOST.R2 algoritmasını kullanan yeni bir yaklaşım önerilmiş ve deneysel çalışmalar sonucu kullanılabilirliği gösterilmiştir.