| Popis: |
Bu tezde, konut ve binalarda kullanılmak amacıyla ZigBee kablosuz haberleşme protokolü kullanılarak bir akıllı yönetim sistemi (AYS) geliştirilmiştir. AYS'de kullanılan mikro denetleyici kartları programlamak için, özel bir algoritma geliştirilerek kodlarda standartlaşmaya gidilmiştir. Enerji yönetim bölümü (EYB), güvenlik kontrol bölümü (GKB) ve yangın algılama kontrol bölümlerinden (YAKB) oluşan sistem Çukurova Üniversitesi Balcalı Hastanesi, hastane bilgi yönetim sistemi ana sistem odasında çalıştırılmaktadır. EYB'de öncelikle akıllı priz tasarımı yapılarak elektriksel niceliklerin ölçülmesi sağlanmıştır. Sunucu ve klimalarda yapılan ölçümlerden elde edilen veriler yapay zeka metodları ile değerlendirilerek gelecekteki tüketim için tahminlerde bulunulmuştur. Ayrıca, sistem odası içindeki üç adet split klimanın, ölçülen sıcaklık ve nem değerlerine göre sıralı olarak çalıştırılması sağlanmıştır. Ek olarak, aydınlatma sisteminde klasik aydınlatma yöntemleri yerine LED loşlama çalışması gerçekleştirilmiştir. Tez kapsamındaki analiz ve çalışmalara dayanarak, %22 civarında enerji tasarrufu yapılabileceği tespit edilmiştir. EYB'de standartlaştırılan kodlar GKB ve YAKB bölümlerinde de kullanılarak geliştirilen kodların tüm Arduino kartlar için kullanılabileceği kanıtlanmıştır. Geliştirilen AYB'nin gelecek de yapılacak olan ek çalışmalarla, talep tarafı yönetimine büyük katkı sağlayacağı düşünülmektedir In this thesis, a smart building management system (SBMS) is developed to be used in households and buildings by employing ZigBee wireless communication protocol. In order to program microcontroller cards utilized in SBMS, a special algorithm is enhanced for code standardization. The system consisting of energy management section (EMS), security check section (SCS), and fire detection control section (FDCS) is executed in the main system room of hospital information management system in Çukurova University Balcalı Hospital. In EMS, the smart plug is firstly designed to measure electrical quantities. Data obtained from measurements in the server and air conditioners are evaluated to predict future consumption by artificial intelligence methods. Furthermore, three split-type air conditioners are sequentially operated with respect to measured temperature and humidity values. Additionally, LED dimming study is realized instead of traditional lighting techniques. According to analyzes and studies in the scope of this thesis, energy savings of about 22% can be achieved. Standardized codes in EMS can be used in SCS and FDCS, and it is proved that developed codes can be employed for all Arduino cards. It is considered that the developed SBMS with additional future works will significantly contribute to demand side management for further studies. 248 |
