• Buradasın

    ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi ve Performans Analizi Eğitimi

    youtube.com/watch?v=EwUe1htkjuk

    Yapay zekadan makale özeti

    • Bu video, Mustafa Bey ve Levent Bey'in sunduğu bir eğitim webinarı formatındadır. Konuşmacılar enerji verimliliği, performans analizi ve ISO 50001 enerji yönetim sistemi konularında uzmanlaşmış kişilerdir.
    • Eğitim, Excel programı kullanarak enerji performans göstergelerinin nasıl analiz edileceğini adım adım göstermektedir. İçerikte regresyon analizi, HDD (Degree Day) değerleri, Enerji Performans Sözleşmesi (EPS) kapsamında tasarruf hesaplamaları, enerji yoğunluk endeksi ve performans göstergelerinin belirlenmesi gibi konular ele alınmaktadır. Eğitmenler, Anadolu Kız Lisesi, AVM ve otel örnekleri üzerinden pratik uygulamalar sunmaktadır.
    • Webinar, katılımcıların sorularına yanıt verilerek interaktif bir şekilde ilerlemekte ve enerji verimliliği iyileştirmelerinin ölçülmesi ve doğrulanması için istatistiksel yöntemlerin nasıl kullanılacağı detaylı olarak açıklanmaktadır. Ayrıca, önümüzdeki hafta enerji verimliliği konusunda başka bir webinar düzenleneceği belirtilmektedir.
    Performans Göstergesi ve ISO 50001 Yönetim Sistemi
    • Performans göstergesi, aylık enerji tüketimlerindeki farkları kümülatif toplamlar halinde gösteren bir eğridir.
    • ISO 50001 yönetim sistemi, yönetmelik gereği zorunlu olup, bu eğri performans izleniminin kanıtı olarak gösterilir.
    • Birden fazla değişken ile analiz yapıldığında R kare yerine ayarlı R kareye bakılması gerekir, tek değişken varsa R kareye bakılabilir.
    01:44Bursa Anadolu Kız Lisesi Enerji Verileri Analizi
    • Bursa'daki bir Anadolu Kız Lisesi'nin enerji verileri inceleniyor ve birden fazla doğalgaz aboneliğinin toplam tüketimi hesaplanıyor.
    • HDD (Degree Day) değerleri, ilgili yıl ve ay için meteoroloji verilerinden alınarak analize dahil ediliyor.
    • Excel'de regresyon analizi yapılarak, HDD ile doğalgaz tüketimleri arasında 0,81 korelasyon değeri bulunuyor.
    06:42EPS Sözleşmesi ve Tasarruf Hesaplama
    • EPS (Enerji Performans Sözleşmesi) kapsamında yapılan iyileştirme çalışmalarının tasarruf miktarı hesaplanıyor.
    • Tasarruf miktarı, gerçekleşen tüketimden referans değeri (beklenen tüketim) çıkarılarak bulunuyor.
    • EPS yönetmeliğine göre tasarruf miktarı %70'in altında kalırsa ödeme yapılmıyor, üst üste üç yıl %70'in altında kalırsa sözleşme feshediliyor.
    11:40Enerji Tüketimi Analizi
    • Şubat ayında HDP'nin 289 olduğu gözlemlenmiş ve bu değer denklemde yerine konulmuştur.
    • Beklenen tüketim 17.649 iken, gerçek tüketim 18.000 olduğundan fazladan enerji üretimi gerçekleşmiştir.
    • Doluluk oranı hesaplanabilir ve tesis yöneticileri için HDD (ısıtma) ve CDD (soğutma) değerleri önemlidir.
    13:44Enerji Performans Sözleşmesi ve Ölçme
    • EPS (Enerji Performans Sözleşmesi) kapsamında tasarruf miktarının doğru hesaplanması zorunludur.
    • ISO 5001 enerji yönetim sisteminde de aynı yöntemler kullanılarak enerji performans göstergeleri belirlenmelidir.
    • Farklı iyileştirme yöntemleri uygulandığında ölçme ve doğrulama için farklı yöntemler kullanılmalıdır.
    16:06HDD ve CDD Hakkında Bilgiler
    • HDD (ısıtma gün derecesi) ve CDD (soğutma gün derecesi) meteorolojiden alınır ve her aya ilişkin verileri meteoroloji yayınlar.
    • Referans değerden fazla tüketim olabilir ancak regresyon analizini doğru yaparak bile tasarruf sağlanmış olabilir.
    • Mevsimsel faktörler (HDD, CDD) tüketim farklarını açıklar, örneğin ortalama sıcaklık -15 derece olan ayda doğal gaz tüketiminin 4 derece olan aydan daha fazla olması beklenir.
    19:08ISO 5001 ve Regresyon Analizi
    • ISO 5001 enerji yönetim sisteminde regresyon çalışması ve enerji performans göstergesi değerlerinin Excel ile çıkarılması zorunludur.
    • Enerji verimliliğinin sürekli iyileştirilmesi için enerji performans göstergesinin gelişimi önemlidir.
    • Regresyon analizinde kullanılan değişkenler (HDD, CDD, kişi sayısı, çalışma saatleri) tesisin tipine göre değişir.
    22:08Doğalgaz Tüketimi Ölçümü
    • Doğalgaz tüketimlerinin hesaplanmasında kilovatsaat veya esmetreküp kullanılabilir.
    • Standart metreküp (esmetreküp) hesaplanırken 15 derece sıcaklık ve atmosfer basınçında gazın hacmi alınmalıdır.
    • Raporlama dönemindeki esmetreküp veya kilowatt saat, referans dönemindeki aynı birimle karşılaştırılmalıdır.
    23:11Enerji Performans Göstergesi Hesaplaması ve Referans Dönemi
    • Okulların öğrencilerine kapalı olması ancak döner sermaye yoğun çalışması durumunda, dönem olarak farklı bir değişken kullanılamaz.
    • Statik faktörlerden kaynaklı değişiklikler (örneğin bina sayısı artışı) base line'a yansıtılmalıdır.
    • Okul açısından bakıldığında, geçen seneyi referans dönemi dışında bırakmak en doğru yöntemdir.
    25:17Enerji Değişkenleri ve Düzeltmeler
    • Haziran-temmuz-ağustos dönemindeki sıcak su ihtiyacını ele alırken HDD kullanılamaz, tüketilen sıcak su miktarı (metreküp veya litre) daha doğru bir değişken olabilir.
    • Hastanede toplam inşaat alanı, ısıtılan alan, aydınlatılan alan ve yıllık toplam hasta sayısı değişmeyen ancak personel ve kullanılan cihaz sayısı değişen durumda, aylık hizmet verilen hasta sayısı değişken olarak kullanılabilir.
    • Elektrik tarifesini tek zamanlı tarifeden üç zamanlı tarifeye değiştirmek, enerji performans göstergesi belirlemede bir etkisi yoktur çünkü enerji sarfiyatı kilovatsaat cinsinden değişmedi.
    30:17Enerji Performans Sözleşmesi ve Hesaplama
    • Enerji performans gösterimi hesaplaması için hesaplayan kişinin için ayrı bir belgeye gerek yoktur, önemli olan doğru hesaplamadır.
    • EPS sürecinde ölçme ve doğrulama eğitimi almış ve sertifika almış kişilerin bu işi yapması gerekiyor.
    • Enerji performans sözleşmesinde elde edilen tasarruf miktarı kilovatsaat cinsinden olması gerekiyor, TL cinsinden tasarruf fiyat farklarından kaynaklı değildir.
    32:03Enerji Tasarrufu Yöntemleri
    • Enerji tasarrufunu maksimum düzeye çıkarmak için atık ısıdan faydalanma projeleri en etkili yöntemlerden biridir.
    • Tesislerde enerji verimliliği sağlamak için yalıtım, pompaların frekans invertörlü sürülmesi, fanların invertörlü sürülmesi ve verimli sistemlerin kullanılması gibi standart yöntemler uygulanabilir.
    • Önümüzdeki hafta enerji verimliliğinin en önemli bileşenlerinden biri olan yalıtım konusunda bir webinar düzenlenecek.
    45:05Regresyon Analizi ile Doğalgaz Tüketimi Hesaplama
    • Regresyon analizi yapılarak katsayılar bulunmuş ve y = ax + b şeklinde bir denklem elde edilmiştir.
    • Ocak ayında HDD (Degree Day) değeri 562 olduğu durumda, beklenen doğalgaz tüketimi 132.729 kWh olarak hesaplanmıştır.
    • Gerçekleşen tüketim 116.743 kWh olduğundan, tasarruf miktarı 16.986 kWh olarak bulunmuş ve birim fiyat 0,12 TL/kWh olduğundan 1.918 TL tasarruf sağlanmıştır.
    48:08Tüm Aylar İçin Tasarruf Hesaplaması
    • Her ay için meteoroloji sitesinden alınan HDD değerleri denklemde yerine konularak beklenen tüketimler hesaplanmıştır.
    • Gerçekleşen tüketimden beklenen tüketim çıkarılarak her ay için tasarruf miktarı bulunmuştur.
    • Bir yıl boyunca toplam 12.887 TL tasarruf sağlanmıştır.
    50:11Enerji Performansı Kontrolü
    • Küsam yöntemi ile enerji performansı kontrol edilmiştir.
    • Kazançlar kümülatif olarak toplanarak dağılım grafiği çizilmiştir.
    • Grafiğin eğimi, verimin arttığı veya azaldığı noktaları göstermektedir.
    52:01Regresyon Analizi Örneği
    • HDD (Degree Day) değeri, kışın ne kadar soğuk geçtiğini ifade eden ve doğalgaz tüketimini etkileyen bir değişkendir.
    • Regresyon analizinde bulunan denklemde raporlama yılına ait HDD değeri yerine konularak beklenen tüketim hesaplanmıştır.
    • Gerçekleşen tüketimden beklenen tüketim çıkarılarak gerçek tasarruf oranı bulunmuştur.
    55:09Çoklu Değişkenli Regresyon Analizi
    • AVM'de elektrik tüketimi üzerinden birden fazla değişkenle regresyon analizi yapılabilir.
    • Soğutma sistemi için CD (Degree Day) ve HDD değerleri, ayrıca ciro ve kiralanan metrekare (CLA) gibi değişkenler de analize dahil edilebilir.
    • Kişi sayısı ile elektrik enerji tüketimi arasında 0,75 korelasyon değeri bulunarak, iki değişken arasında ilişkinin olduğu ifade edilmiştir.
    58:11İki Değişkenli Regresyon Analizi
    • İki değişkenli regresyon analizi yapılarak kişi sayısı ve CD (soğutma derecesi) ile elektrik enerjisi tüketimi arasındaki ilişki inceleniyor.
    • R-kare değeri 0,75'ten 0,97'ye yükseldiğinde, modelin enerji tüketimi ile değişkenler arasındaki ilişkiyi daha iyi açıkladığı anlaşılıyor.
    • P değerlerine bakarak, CD'nin enerji tüketimini daha fazla etkilediği belirleniyor.
    1:00:05Denklem Oluşturma ve Uygulama
    • Regresyon analizinden elde edilen katsayılar kullanılarak enerji tüketimi denklemi oluşturuluyor.
    • Denklemde kesişim noktası, hiç kimse girmediği ve soğutma yapılmadığı durumdaki sabit tüketimi ifade ediyor.
    • 2019 yılı için Ocak ayında 1.588.000 kilovat saat enerji tüketimi, 989 kişi giriş sayısı ve CD değeri 0 olarak belirleniyor.
    1:03:01Gelişmiş Analiz ve Karşılaştırma
    • Analiz daha da geliştirilerek HDD (ısıtma derecesi) değişkeni de ekleniyor ve R-kare değeri 0,98'e çıkıyor.
    • Yeni denklemde sabit, kişi sayısı, CD ve HDD katsayıları bulunuyor.
    • Ocak ayında 980 bin kişi giriş sayısı, CD 0, HDD 317 olduğu durumda beklenen tüketim 1.645.947 kilovat saat olarak hesaplanıyor.
    1:07:23Enerji Verimliliği Değerlendirmesi
    • Gerçek tüketim (1.588.000 kilovat saat) beklenen tüketimden daha az olduğu için tasarruf sağlanmış oluyor.
    • Haziran ayında 2.080.000 kilovat saat tüketim yapılmışken, 894 bin kişi giriş sayısı, CD 53 ve HDD 0 olduğu durumda beklenen tüketim 1.944.195 kilovat saat olarak hesaplanıyor.
    • Haziran ayında enerji verimliliğinin kötüleştiği, daha fazla enerji tüketildiği görülmüyor.
    1:11:02Enerji Performans Ölçümü
    • Verileri normalize ederek beklenen tüketim değeri bulunmuş ve aylara göre tasarruflar hesaplanmış.
    • Kümülatif toplamlar, her ay o aya kadar olan tasarrufların toplamını gösterir ve performansı ölçmek için kullanılır.
    • Küsan'da eğim arttığında performans artmış, ancak bir ayda eksi değer yerine artı tüketim olduğu için performansın kötü geçtiği anlaşılmış.
    1:12:55Enerji Performans Göstergeleri
    • Enerji yönetim sistemi kurulduğunda baş denetçi, performans göstergesinin nasıl ölçüldüğünü kontrol edecektir.
    • Enerji yoğunluk endeksi, gerçekleşen tüketim ile beklenen tüketimin oranıdır; 1'den küçük ise enerji verimli, 1'den büyük ise verimsiz kullanılmıştır.
    • Hedef belirlerken, örneğin doğalgaz tüketimini %3 azaltma hedefi için, beklenen tüketimin %97'sini hedef değeri olarak belirleyebilirsiniz.
    1:16:23Spesifik Enerji Değerleri
    • Spesifik enerji (set) değeri, kişi başına tüketilen enerji miktarını gösterir ve fabrikalarda daha anlamlı bir değerdir.
    • Otel örneğinde, oda sayısı ve kişi sayısı gibi değişkenler kullanılarak enerji performansı ölçülmüştür.
    • Okullarda doluluk oranı (op pencili) hesaplanabilir; örneğin sınıflarda ay sonunda kaç ders yapıldığı toplanarak bulunabilir.
    1:20:03Regresyon Analizi ile Performans Ölçümü
    • Otel örneğinde elektrik tüketimi için CDD (soğuk gün derecesi) ve oda sayısı bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır.
    • Regresyon analizinde R-kare değeri 0,75'ten büyük ve anlamlılık değeri 0,05'ten küçük olduğundan veriler arasında anlamlı bir ilişki vardır.
    • Beklenen enerji tüketimi denkleminden hesaplanarak, gerçek tüketim ile karşılaştırılarak enerji performansı değerlendirilmiştir.
    1:24:29Enerji Performans Göstergesi
    • Enerji performans göstergesi basit bir metrik olabileceği gibi istatistiksel bir model de kullanılabilir.
    • Konuşmacı, enerji performans göstergesi olarak beklenen enerji tüketimi ile gerçekleşen enerji tüketiminin farkını kullandığını belirtiyor.
    • Baş denetçi gibi biri enerji performans göstergesini sorarsa, "Benim performans göstergem bu" şeklinde net bir cevap verilmesi gerektiğini vurguluyor.

    Yanıtı değerlendir

  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor