SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 34 Sayı:1

Müstakil bir konutun enerji tüketiminin azaltılmasında kullanılan yöntemlerinin ekonomik değerlendirmesi

Gül Nihal GÜĞÜL
Merih AYDINALP KÖKSAL
Pages
215–234
Publication Date
2019-03-26
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Senaryolar ile elde edilen yıllık enerji talebindeki tasarruflar ve her senaryo için geri ödeme süreleri hesaplanarak Ankara ikliminde bulunan müstakil bir konut için ekonomik olarak uygulanabilir müstakil konut bileşenleri tespit edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:ÖZETTürkiye’nin 1990-2013 yılları arasında sanayi sektöründen sonra en yüksek enerji tüketimi konut ve hizmetler sektöründen kaynaklanmakta ve Türkiye’de bu tüketim nihai enerji tüketiminin yaklaşık %30’unu oluşturmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada, Ankara’da bulunan 500 m2 ısınma alanına sahip müstakil bir konutun ısıtma amaçlı saatlik enerji talep tahmini modeli ESP-r bina enerji simülasyon yazılımı kullanılarak oluşturulmuş ve Ankara iklimi için enerji tüketimini en aza indirgeyecek yapısal malzemeler ve yenilenebilir enerji kaynakları tespit edilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Senaryolar ile elde edilen yıllık enerji talebindeki tasarruflar ve her senaryo için geri ödeme süreleri hesaplanarak Ankara ikliminde bulunan müstakil bir konut için ekonomik olarak uygulanabilir müstakil konut bileşenleri tespit edilmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2013 Verileri
⚙️Variables:Bina enerji simülasyonu · konutlarda enerji tasarrufu · ekonomik analiz

Özet

ÖZETTürkiye’nin 1990-2013 yılları arasında sanayi sektöründen sonra en yüksek enerji tüketimi konut ve hizmetler sektöründen kaynaklanmakta ve Türkiye’de bu tüketim nihai enerji tüketiminin yaklaşık %30’unu oluşturmaktadır. Nüfusun ve buna bağlı konut sayısının artmasına paralel olarak ülkemizde konut sayısı hızla artmaktadır. Ülkemizde son on yılda inşa edilen konutların yaklaşık dörtte biri bir daireli müstakil binalardan oluşmaktadır ve müstakil konutlarda birim alan başına enerji tüketimi apartman dairelerine kıyasla oldukça fazladır. Bu çalışmada, Ankara’da bulunan 500 m2 ısınma alanına sahip müstakil bir konutun ısıtma amaçlı saatlik enerji talep tahmini modeli ESP-r bina enerji simülasyon yazılımı kullanılarak oluşturulmuş ve Ankara iklimi için enerji tüketimini en aza indirgeyecek yapısal malzemeler ve yenilenebilir enerji kaynakları tespit edilmiştir. Saatlik ısıtma modeli Ankara için saatlik iklim verisi, binanın dış cephe yapı bileşenleri ve ısı kazanç verileri kullanılarak oluşturulmuş, oluşturulan model bir yıl süresince ölçülen günlük ısıtma amaçlı doğalgaz tüketimi verisi ile kalibre edilmiştir. Modelin kalibrasyonu tamamlandıktan sonra, konutun fiziksel yapısında değişiklik içeren ve enerji talebini farklı kaynaklardan kullanmayı öngören çeşitli senaryolar modele uygulanmıştır. Senaryolar ile elde edilen yıllık enerji talebindeki tasarruflar ve her senaryo için geri ödeme süreleri hesaplanarak Ankara ikliminde bulunan müstakil bir konut için ekonomik olarak uygulanabilir müstakil konut bileşenleri tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

GÜĞÜL, G. N., KÖKSAL, M. A. (2019). Müstakil bir konutun enerji tüketiminin azaltılmasında kullanılan yöntemlerinin ekonomik değerlendirmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 34 Sayı:1, 215–234. https://ajindex.com/articles/20001

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, ETKB, http://www.enerji.gov.tr/EKLENTI_VIEW/index.php/raporlar/raporVeriGir/61543/2. Yayın tarihi Ocak 1, 2010. Erişim tarihi Ocak 1, 2012.
  2. DEK-TMK, Türkiye Enerji Denge Tabloları, http://www.dektmk.org.tr/incele.php?id=MTAw#. Erişim tarihi Nisan 21, 2015.
  3. TUIK, Bölgesel İstatistikler, http://tuikapp.tuik.gov.tr/Bolgesel/menuAction.do. Yayın tarihi Ocak 1, 2010. Erişim tarihi Haziran 7, 2012.
  4. Eskin N., Türkmen H., Analysis of annual heating and cooling energy requirements for office buildings in different climates in Turkey, Energy and Buildings, 40, 763–773, 2008.
  5. Dombaycı Ö. A., The prediction of heating energy consumption in a model house by using artificial neural networks in Denizli–Turkey, Advances in Engineering Software, 41 (2), 141–147, 2010.
  6. Yaşar Y., Kalfa S. M., The effects of window alternatives on energy efficiency and building economy in high-rise residential buildings in moderate to humid climates, Energy Conversion and Management, 64, 170–181, 2012.
  7. Maurer C., Kuhn T. E., Variable g value of transparent facade collectors, Energy and Buildings, 51, 177–184, 2012.
  8. Koyunbaba B. K., Yilmaz Z., Ulgen K., An approach for energy modeling of a building integrated photovoltaic (BIPV) Trombe wall system, Energy and Buildings, 67, 680–688, 2013.
  9. Karkare A., Dhariwal A., Puradbhat S., Jain M., Evaluating Retrofit Strategies for Greening Existing Buildings by Energy Modelling & Data Analytics, Intelligent Green Building and Smart Grid (IGBSG), Taipei-Tayvan, 1-4, 23-25 Nisan, 2014.
  10. Good J. T., Ugursal V. I., Fung A. S., Modeling and Technical Feasibility Analysis of a Low-Emission Residential Energy System, International Journal of Green Energy, 4(1), 27-43, 2007.
  11. Syed A. M., Fung A. S., Ugursal V. I., Taherian H., Analysis of PV/wind potential in the Canadian residential sector through high-resolution building energy simulation, Internatıonal Journal of Energy Research, 33 (4), 342–357, 2009.
  12. Nikoofard S., Ugursal V. I., Beausoleil-Morrison I., An investigation of the technoeconomic feasibility of solar domestic hot water heating for the Canadian housing stock, Solar Energy, 101, 308-320, 2014.
  13. Koroneos C., Kottas G., Energy consumption modeling analysis and environmental impact assessment of model house in Thessaloniki—Greece, Building and Environment, 42 (1), 122–138, 2007.
  14. Yıldız Y., Arsan Z. D., Identification of the building parameters that influence heating and cooling energy loads for apartment building