Estimation by ANN of Luminous Efficacy of Lamps Used for Lighting

Abstract

The increase in energy production costs, and the increasing demand for energy have made energy saving necessary. Energy saving in lighting is able to be actualized by providing economically the same level of light without decreasing the illumination quality. A good lighting is possible by directing required amount of light to spaces desired to be lit. For a good lighting, efficiency factor is a significant measure. By adjusting the luminous efficacy in lamps, the electric energy to be consumed by the lamps is able to be minimized. The electric energy consumed for producing luminous energy will be less at the extent of greatness of luminous efficacy. In this study, the luminous efficacy of lamps of different brands were estimated by the use of data regarding voltage rating, power rating, and total luminous rating of lamps. According to the results of the analysis made by the developed ANN model, the luminous efficacy of lamps of different brands were estimated with an accuracy rate of above 98%. Regarding the lighting systems to be developed, the selection of lamps will be made based on their ability to provide economically the same level of light without decreasing the lighting quality, and to provide the required luminous efficacy for increasing the luminous efficacy.

Keywords

• Luminous Efficacy
• Energy saving
• Lighting quality
• Artificial Neural Network (ANN)

References

1. [1.] Kralikova R., Andrejiova M. ,Wessely E., Energy Saving Techniques and Strategies for Illumination in Industry. Procedia Engineering, 100, 187-195, 2015.
2. [2.] Teng F., Aunedi M., Strbac G., Benefits of flexibility from smart electrified transportation and heating in the future UK electricity system. Applied Energy, 167, 420–431,2016. [3.] Bernatt J., Gawron S., Glinka T., Energy-Saving Electric Drives. In 2018 International Symposium on Electrical Machines (SME) 1-5, IEEE,2018.
3. [4.] G. Shahzad, H. Yang, A. W. Ahmad, C. Lee, "Energy-Efficient Intelligent Street Lighting System Using Traffic-Adaptive Control", IEEE Sensors Journal, vol. 16, no. 13, July 2016.
4. [5.] R. Simanjuntak, P. Dupuis, L. Canale, N.I. Sinisuka, G. Zissis, "Power Quality of Energy Saving Lamps under Wide Voltage Variations", Industry Applications Society Annual Meeting 2014 IEEE, 5–9 Oct. 2014. [6.] Baloch A. A., Shaikh P. H., Shaikh F., Leghari Z. H., Mirjat N. H., Uqaili M. A., Simulation tools application for artificial lighting in buildings, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 82, 3007-3026, 2018.
5. [7.] IEA, Policies for Energy-Efficiency lighting, Energy Efficiency Policy Profıles, International Energy Agency, 2014.
6. [8.] Tekbıyık G., Sürdürülebilir mimarlıkta yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı, kamu binalarında uygulama yöntemleri ve örneklerinin incelenmesi, Master's thesis, Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi, Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü,2018.
7. [9.] De Graaf, D. T., Dessouky M. ,Müller F.O.H., Sustainable lighting of museum buildings, Renewable Energy, 67, 30–34, 2014.
8. [10.] Koninklijke Philips Electronics N.V., The LED Lighting Revolution, A Summary Of The Global Savings Potential,2012.

9. [11.] Sirel Ş. , “Aydınlatma Tasarımında Temel Kurallar”, YFU Yayınları, İstanbul, 3-5 , 1996.
10. [12.] https://cubukled.com/etkinlik-faktoru-isiksal-verim-nedir/ ,16.06.2021
11. [13.] Olgun O. , Nakir İ. , Türkiye’deki Pasif Kızılötesi Sensörlü Aydınlatma Armatürlerinin Işıksal ve Elektriksel Performanslarının Değerlendirilmesi, Araştırma Makalesi, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi Sayı 16, S. 765-775, Ağustos 2019. DOI:10.31590/ ejosat.579306
12. [14.] Hasan K. M. M. , Rahman, M. S. ve Rafiq, M. A., “Experimental Analysis of Harmonic and Power Factor for Various Lighting Loads”, 2017 3rd International Conference on Electrical Information and Communication Technology (EICT), 7-9 Aralık 2017, Khulna, 2017.
13. [15.] Akın Ş. , Flüoresan lambaların gelişim süreci ve mimaride kullanımı, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2000. http://localhost:6060/xmlui/handle/1/10988
14. [16.] Perdahçı C. , Metal İşleme Tesis Aydınlatmasında Led Lamba Ve Floresan Lamba Karşılaştırılması, Fırat Üniv. Müh. Bil. Dergisi Science and Eng. J of Fırat Univ. 30(3), 105-113, 2018 30(3), 105-113, 2018.
15. [17.] Gençoğlu M. T. , Özbay E. , Aydınlatmada Enerji Verimliliği Yöntemleri, Fırat Üniversitesi, mühendislik Fakültesi,syf.1-5.
16. [18.] Güler Ö. , Onaygil Ş. , Yol Aydınlatması Tesisatlarında Armatür Fotometrik Değerlerinin Önemi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Enerji Enstitüsü, Syf. 1-11, İstanbul, 2015.
17. [19.] Çam Gün S. ,Dokuzer Öztürk L, Yapı Yüzü Aydınlatma Teknikleri ve Uygulama Örnekleri, VIII.Ulusal Aydınlatma Sempozyumu, Syf.142- 158, TMMOB Elektrik Mühendisleri odası, İzmir, 2015.
18. [20.] Winterbottom, M. ,Wilkins, A. , Lighting and discomfort in the classroom. Journal of Environmental Psychology, 29(1), 63-75, 2009. [21.] Perdahçı C. ,Hanlı U. , Verimli Aydınlatma Yöntemleri, Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, Syf.1-5. https://www.emo.org.tr/ekler/22ae096e61e8866_ek.pdf
19. [22.] Küçükdoğu M. Ş. , Aydınlatmada Etkin Enerji Kullanımı, İTÜ Mimarlık Fakültesi, Syf.1-5, İstanbul, 2019.
20. [23.] Taşkan B. ,Flicker Etkisi Esaslı Yol Aydınlatmasında Optimum Direk Açıklığının Belirlenmesi, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Syf. 1-79, Yüksek Lisans Tezi-2016.
21. [24.] Ünal, A. , Özenç, S. , “Aydınlatma Tasarımı ve Proje Uygulamaları”, Birsen Yayınevi, İstanbul 2004
22. [25.] Özkaya M. ,Aydınlatma Tekniği, Birsen yayınevi, İstanbul,2000. [26.] Sirel, Ş. , “Aydınlatma Tasarımında Temel Kurallar”, YFU Yayınları, İstanbul, 3-5,1996.
23. [27.] https://cubukled.com/etkinlik-faktoru-isiksal-verim-nedir/ ,16.06.2021
24. [28.] Şahin, M. , ‘Yapay Sinir Ağları ile Dâhili Ortamlardaki Aydınlık Düzeyinin Analizi’, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 2010. [29.] Sözen A. , Akçayol M.A., “Modelling (Using Artificial Neural-Networks) the Performance Parameters of a Solar-Driven Ejector-Absorption Cycle”, Applied Energy, 79(3): 309-325, 2004.
25. [30.] Arslan A. , İnce R. , “The neural network approximation to the size effect in fracture of cementitious materials“, Engineering Fracture Mechanics, 54(2): 249-261,1996.
26. [31.] Şahin M. , “Yapay Sinir Ağları.ile Aydınlık Kalitesi Kontrolü, Article, AKÜ FEMÜBİD 13 (2013) 025201 (1-10),2013. DOI:10.5578/fmbd.6222
27. [32.] Öztemel, Ç. (2003) Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık 49-52.
28. [33.] L. Fausett, “Fundamentals Of Neural Network, Architectures, Algorithms, And Applications”, 1994.
29. [34.] Beale, H.M. , Hagan, T.M., Demuth, B. H. ,Neural Network Toolbox User’s Guide, Revised for Version 8.0 (Release 2012b), 2012.
30. [35.] Medsker L.R.,The future of artificial neural networks could be bright, Computers/Control engineering 10, 28-9,1997.
31. [36.] Villaverde I., Granna M., Neuro-evolutionary mobile robot egomotion estimation with a 3D ToF camera, Neural Computing and Applications, 20, 345- 354, 2011.