MAKALE 3. Performans Ölçüm Sonuçlarının Raporlanması FPT sonrası yapılan ölçümler aşağıdaki raporlarda belgelenmelidir: 1. Measurement & Verification (M&V) Report →LEED için kritik 2. System Performance Evaluation Report → Tasarım verileriyle karşılaştırmalı analiz 3. Energy and Water Consumption Report → Tüketim analizleri 4. Indoor Environmental Quality (IEQ) Report →Hava kalitesi, sıcaklık, nem 5. Fault Detection & Diagnostics (FDD) Report →Hata analizi SONUÇ • FPT sonrası performans ölçümleri gereklidir çünkü sistemlerin uzun vadeli verimliliğini ve sürdürülebilirliğini doğrular. • HVAC, elektrik, su ve otomasyon sistemleri için ölçümler yapılmalı ve raporlanmalıdır. • Bu veriler LEED belgeleri için kritik olup, bina işletme süreçlerini optimize eder. 8. LEARNING CONTROL, DEMAND RESPONSE GIBI KONULAR DA BU KAPSAMDA DIKKATE ALINMALIMIDIR? Evet, Learning Control (Öğrenen Kontrol Sistemleri) ve Demand Response (Taleple Uyumlu Enerji Yönetimi), LEED Enhanced Commissioning sürecinde dikkate alınmalıdır. Bu sistemler, enerji verimliliğini artırmak, işletme maliyetlerini düşürmek ve bina performansını optimize etmek açısından büyük fayda sağlar. 1. Learning Control (Öğrenen Kontrol Sistemleri) Learning Control Nedir? Learning Control, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) kullanarak bina otomasyon sistemlerinin (BAS) performansını sürekli iyileştiren bir yaklaşımdır. Bu sistemler: • Bina kullanım alışkanlıklarını analiz eder ve kendini adapte eder. • İklim, iş saatleri, bina doluluk durumu gibi faktörlere bağlı olarak HVAC, aydınlatma ve enerji yönetimini optimize eder. • Enerji tüketimini tahmin eder ve talep yönetimi stratejileri geliştirir. LEARNING CONTROL İÇIN NE GIBI ÇALIŞMALAR YAPILMALI? 1. Yapay Zeka Destekli Bina Otomasyonu - BMS (Building Management System) ile entegre veri analitiği algoritmaları kullanılmalı. - AI sistemleri, sıcaklık, nem, CO₂ seviyeleri ve bina doluluk verilerini analiz ederek HVAC sistemlerini dinamik olarak yönetmeli. 2. Sensör ve Veri Toplama Sistemleri Geliştirilmeli - Hareket sensörleri, termal kameralar, CO₂ ve VOC sensörleri, dış hava koşulları verileri sürekli olarak izlenmeli. - Öğrenen sistemler bu verileri işleyerek HVAC ve aydınlatma kontrol stratejilerini optimize etmeli. 3. Enerji Talep Tahmini ve Otomatik Ayarlamalar - Tarihsel verileri kullanarak bina enerji tüketimi tahmin edilmeli. - Yapay zeka, yoğun saatlerde HVAC ve aydınlatma yüklerini düşürerek enerji tasarrufu sağlamalı. 50 TESİSAT • 05 / 2025 Elektrik ve Aydınlatma Sistemleri Su Sistemleri Isıtma ve Soğutma Sistemleri Ölçüm Parametresi Ölçüm Yöntemi Amaç Su Debisi (L/s) Ultrasonik debimetre Su dağıtım verimliliği Su Basıncı (bar) Basınç sensörü Tesisat uyumluluğu Gri Su / Yağmur Suyu Kullanımı (m³) Sayaç Sürdürülebilirlik hedefleri Ölçüm Parametresi Ölçüm Yöntemi Amaç Aydınlatma Düzeyi (lux) Lüksmetre Konfor ve enerji optimizasyonu Aydınlatma Enerji Tüketimi (kWh) Enerji analizörü Enerji verimliliği doğrulama Elektrik Gücü (kW, kVA) Multimetre / Analizör Şebeke yük dengesi Harmonik Bozulma (%) Güç analizörü Elektrik kalitesinin korunması Ölçüm Parametresi Ölçüm Yöntemi Amaç Kazan Verimi (%) Yanma analizörü Yakıt tüketimi optimizasyonu Fan Gücü (kW) Elektrik analizörü Enerji tüketimi doğrulama Chiller Su Sıcaklığı (°C) Sensörler / PT100 Soğutma verimi doğrulama
RkJQdWJsaXNoZXIy MTcyMTY=