Verimli ve ekonomik klima sistemlerinin seçiminde bulanık AHP metodu

Enerji maliyetlerinde son kırk yıl içinde önemli artışlar gerçekleşmiştir. 1960’lı yıllarda varili 2 USD olan petrol günümüzde 90 - 120 USD/Varil aralığında değişmektedir. Bu büyük değişim enerji tasarrufu ve enerjinin verimli kullanımı kavramlarını getirirken, bir yandan da teknolojik gelişmeler insanların konfor beklentilerini artırmıştır. Bir başka önemli problem ise çevrenin ve yaşadığımız mekanların kirlenmesidir. Sonuç olarak klima tesisatında sistemlerin bir yandan daha ekonomik olması, soğutma ve ısıtmanın daha ekonomik olarak yapılması istenirken, bir yandan da sistemlerin daha az arıza yapması, daha sessiz olması, çevreyi kirletmemesi, daha az yakıt tüketmesi ve bakımı ve işletmesinin daha kolay ve ucuz olması istenmektedir. Bu nedenlerden dolayı klima sistemlerin yatırım kararları, çeşitli etkenlerin göz önünde bulundurulması gereken karmaşık süreç olarak karşımıza çıkmaktadır. Burada değerlendirmeye alınan her etkenin sonuçta alınacak kararı etkileme derecelerinin farklı olması karar sürecinin karmaşıklığını da arttırmaktadır. Bu çeşit kararların alınmasında son yıllarda öne çıkan yöntemlerden biri de analitik hiyerarşi sürecidir (AHP). Bu çalışmada bir kurumun yatırım kararı verdiği iklimlendirme sistemlerinin seçimi sorununa, bulanık AHP yöntemi ile bir çözüm aranmaktadır. Bu amaçla piyasada bulunan iklimlendirme sistemleri, bir uzman tarafından belirlenen karar ölçütleri doğrultusunda değerlendirilerek öneri getirilmektedir.
Anahtar Kelimeler:

iklim, enerji

Using fuzzy AHP method for the selection of efficient and economical air conditioning systems

Significant increases in energy costs realized in the last forty years. In the 1960s per barrel of oil was 2 USD, today it is within 90 to 120 USD ranges. This great change made the concepts of energy conservation and efficient use of energy more important while technological developments have increased the comfort expectations of the people. Another major problem is pollution of the environment and living spaces. As a result, installation of air conditioning systems to be more economical and cooling and heating are sought to be done more economically on the one hand, breakdown of the systems to do less, be quieter, do not pollute the environment, have lower fuel consumption and maintenance, operations are required to be easier and cheaper on the one hand. For these reasons, air-conditioning systems’ investment decisions appears to be a complex process to consider various factors. Each factor that taken into consideration here will ultimately affect the decisions at the different degrees is increasing complexity of the decision process. In recent years for taking of decisions like this, analytical hierarchy process (AHP) is one of the methods suggested. In this study, a solution is searching with the fuzzy AHP method for the selection of an education institution’s investment decision problem of the air-conditioning systems. For this purpose, airconditioning systems on the market is evaluating with in the decision criteria that is determined by an expert to make a proposal.
Keywords:

climate, energy,

___

  • CAKIR, O., CANBOLAT, M.S. (2008), “A Web-Based Decision Support System for Multi Criteria Inventory Classification Using Fuzzy AHP Methodolgy”, Expert Systems with Aplications, Vol: 35, 1367-1378.
  • DAIKIN INDUSTRIES, LTD. (2008), Değişken Soğutucu Akışkan Debili Klima Sistemleri Kataloğu, Isısan
  • EŞSİZ, Ö. (2004), “Yüksek Binalarda Enerji Tasarrufu Sağlamaya Yönelik Elektronik Sistemler Ve Uygulama Örneklerinin İrdelenmesi”, Türk Tesisat Mühendisleri Derneği VI. Uluslararasi Yapida Tesisat Teknolojisi Sempozyumu, 3-5 Mayıs 2004, İstanbul
  • ISISAN ÇALIŞMALARI (2007), “Yüksek Yapılarda Tesisat”, İstanbul
  • KELEŞOĞLU, B., ATAYILMAZ, Ş.Ö., DEMİR, H. (2007), “Değişken Soğutucu Akışkan Debili Sistem Uygulamaları”, Tesisat Mühendisliği Dergisi, 102, 53-55
  • MITSUBISHI ELECTRIC KLİMA SİSTEMLERİ (2008), City Multi Kataloğu, Klima Plus
  • SAATY, T.L. (1977), “Scaling method for priorities in hierarchical structure”, Journal of Mathematical Psychology, Vol. 15 No. 3, 234-281.
  • SAATY, T.L. (1980), Multicriteria Decision Making: The Analytic Hierarchy Process, McGraw-Hill, New York.
  • SANYO ELECTRIC CO. LTD. (2007), Sanyo VRF DC Inverter Air Conditioners, Elta Klima A.Ş.
  • TAKAHAGİ, E., http://www.isc.senshu-u.ac.jp/~thc0456/ Efuzzyweb/mant2/mant2.html, Erişim tarihi: 22.08.2008
  • TOSHIBA (2008), VRF Serisi Ticari R410A Kataloğu, Alarko Carrier
  • VAIDYA, O.S., KUMAR, S. (2006), “Analytic hierarchy process: an overview of applications”, European Journal of Operational Research, Vol. 169 No. 1, 1-29.
  • Van LAARHOVEN, P.J.M., PEDRYCZ, W. (1983), “A fuzzy extension of Saaty’s priority theory”, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 11, 229-241.
  • ZADEH, L.A. (1975), “The concept of linguistic variable and its application to approximate reasoning”, Information Sciences, Vol. 8, Parts 1-2, 199-249, 301-357.
  • ZAHEDI, F. (1996), “The analytic hierarchy process: a survey of the method and its applications”, Interfaces, Vol. 16 No. 4, 96-108.