Geleceğin Enerji Sektöründe Yapay Zekanın Rolü

Yapay zeka, nesnelerin interneti ve makine öğrenimi teknolojileri ile bütünleşik bir

işbirliği içinde, bu verileri daha az zaman ve maliyetle depolayıp işleyebilir ve

yönetebilir.

İleri teknoloji modern dünyanın her alanında yer almaya devam ediyor ve enerji

endüstrisi de bir istisna değil. Yapay zeka (AI) enerji sektöründe köklü bir değişim

hatta devrim yapabilecek bütün yeteneklere sahip. Yakın gelecekte kullanışlı bir

teknoloji harikası olmaktan çıkarak enerji endüstrisinde en etkili karar verici olacağı

tahmin ediliyor.

Yapay Zeka, Enerji Sektörünü Nasıl Daha Güvenli ve Verimli Hale Getirebilir?

Günümüzde enerji şirketlerinin yönetmesi gereken çok sayıdaki veri nedeniyle,

enerjinin maliyeti, üretimi, dağıtımı gibi pek çok konuda ciddi problemler yaşanıyor.

Bu problemlerin başında ise karbon ayak izi ve enerji verimliliğinde tutarsızlık geliyor.

Yapay zeka, nesnelerin interneti ve makine öğrenimi teknolojileri ile bütünleşik bir

işbirliği içinde, bu verileri daha az zaman ve maliyetle depolayıp işleyebilir ve

yönetebilir. Üstelik bunlarla sınırlı kalmayıp endüstrinin çalışma şeklini tamamen

değiştirebilecek yeni iç görüler oluşturabilir. İsterseniz yapay zekanın enerji sektörü

için yapabileceklerine hızlıca bir göz atalım.

1-Tahmine Dayalı Analiz

Ne yazık ki günümüzde, dünya dramatik enerji sorunları ile karşı karşıya. Modern

endüstrilerin devamlılığı ve küresel nüfus artışı gitgide daha fazla artan bir enerji

ihtiyacına sahip. Bu sorunların üstesinden gelebilmek için, yapay zekanın analitik ve

tahmin yeteneğinin insanlık için kurtarıcı olacağı düşünülüyor. Enerji şirketleri,

maliyetleri düşürmek, güç tasarrufu yapmak, değişen koşullara hazır olmak ve daha

iyi müşteri hizmeti sunmak gibi karmaşık veri sistemleri gerektiren sorunlara sahip.

Bu sorunlara ancak yüksek doğruluk payına sahip tahmin ve analiz sayesinde

erişilebilir ve günümüzde bu potansiyele sahip tek teknoloji de yapay zeka.

Yapay zeka makine öğreniminin de yardımı ile enerji endüstrisinde tahmine dayalı

veri kullanımını en üst seviyeye getirerek tüm bu sorunları çözebilir. Enerji

şirketlerinin, talep değişikliklerini, sistem aşırı yüklenmelerini ve olası arızaları

mümkün olduğu kadar kesin bir şekilde tahmin etmeleri gerekir. Bu tahminlerdeki her

sapmaların hata maliyeti enerji sektörü için epey yüksektir.

Yapay zekanın işlediği veriler neticesinde ulaşacağı tahminler, bu sorunları geride

bırakacak gibi görünüyor.

2-Kaynak Yönetimi

Yapay zekanın elde ettiği tahminlerin bir sonraki adımı kaynak yönetimidir. Bu

tahminlerin analizi sayesinde enerji şirketleri kaynaklarını daha iyi dağıtabilecek,

enerji taleplerine önceden hazırlanabilecek, sorunları öngörebilecek ve kaynaklardan

tasarruf edebilecektir. Son tüketiciler açısından da, yapay zeka ile güç tasarrufu, daha

düşük faturalar ve özelleştirilmiş hizmetler şeklinde sonuçlar elde etmek mümkün

olacaktır.

3-Enerjinin Depolanması

Enerjinin verimli depolanması oldukça zor ve karmaşık bir konudur. Depolanacak güç

miktarı arttıkça, ek kapasite ve yeni yönetim sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır.

Yapay zeka, sektörün enerji depolamalarını optimize edebilir. Ayrıca temiz ve

yenilenebilir enerjilerin (örneğin rüzgâr enerjisi) depolanması oldukça sorunludur.

Yenilenebilir enerjiyi yapay zeka destekli depolamayla birleştirmek, depolama

yönetimini kolaylaştırabilir ve güç kayıplarını en aza indirebilir.

4-Önleme Hizmetleri

Enerji, hatalı kullanımda çok tehlikeli olabilen güçlü bir kaynaktır. Örneğin Kaliforniya'

da ki ölümcül orman yangınlarına hatalı iletim hatları sebep olmuştu. Eğer o sırada

yapay zeka destekli sistemler kullanılsaydı, aşırı sistem yüklenmeleri tahmin edilebilir

ve operatörler, potansiyel trafo arızaları hakkında önceden bilgi sahibi olabilirlerdi.

Enerji Sektöründe Yapay Zeka Projeleri ve Uygulamaları

Günümüzde enerji sektörü, tüketimi azaltmak, şebeke sürekliliğini iyileştirmek, petrol

ve doğalgaz bulmak ve enerji verimliliğini artırmak için yapay zeka kullanıyor. İklim

krizinden kurtulmamızı sağlayacak olan yenilenebilir enerji kaynakları söz konusu

olduğunda, yapay zeka hava tahminlerini iyileştirip daha iyi kontrol ve bakım

planlaması sunuyor.

Günümüzde enerji sektöründe uygulanan bazı projelere hep birlikte göz atalım;

1-Google DeepMind

Yapay zekadan konuşacaksak, dünyadaki ilk Büyük Veri projesini bizlere sağlayan

şirket Google' dan bahsetmemiz gerekiyor. Deepmind 2010 yılında matematik,

makine öğrenimi, bilgisayar bilimi, sinirbilim, mühendislik ve simülasyon kavramlarını

bütünleşik şekilde kullanmaya başladı. Bu proje ilk olarak bu kavramların hepsini bir

bilgisayar oyununda bir arada uyguladı. Bu proje Go Oyununun profesyonel

oyuncularından birini ilk yenen Alpha Go adlı programdı.

DeepMind projesinin en büyük başarılarından birisi 2016 yılında enerji verimliliği

konusunda gerçekleşti. DeepMind yapay zekası, veri merkezindeki geçmiş verileri

kullanarak enerji verimliliğini iyileştirdi. Sonuçta faturalar %40 azaldı ve CO2

emisyonları azaltıldı.

2-SunShot Girişimi

SunShot Girişimi 2012 yılında ABD enerji departmanının başlattığı bir projedir. Amacı,

büyük veri ve makine öğrenimini kullanarak yenilenebilir enerji sektörüne yönelik

tahminleri iyileştirmek ve bu sayede halka uygun maliyetli güneş enerjisi sunmaktır.

3-Verdigris Teknolojileri

Verdigris Technologies, enerjiyi izleme amacı ile Wi-Fi cihazlarını kullanarak büyük

tesislerdeki enerji tüketimi hakkında bilgi sahibi olmak için nesnelerin interneti (IOT)

ve yapay zekayı birleştiriyor. Binanın tüm enerji tüketiminin

haritalandırılması sayesinde, operatörler en fazla enerji tüketiminin nerede olduğunu

ve sistemdeki arızaların yerini belirleyebiliyor.

4-Nnergix

Nnergix, hava olaylarından 240 saat önce hava durumu analizi hizmeti sunuyor.

Nnergix, belirli bir bölgenin hava durumunu tahmin etmek için uydu verilerini makine

öğrenme algoritmaları ile birleştiriyor. Şirket, hava durumu ve saha operasyonlarını

ilişkilendirmek için "Sentinel Hava Durumu" programını kullanıyor. Sentinel, NREL,

NOAA ve ERCF gibi güvenilir kaynaklardan topladığı hava durumu verilerini işliyor ve

özelleştirilmiş uyarıların yapılandırıldığı bir arayüz sağlıyor. Böylece aşırı bir hava olayı

tesislerinizi tehlikeye atmadan önce bildirim alınabilmesini sağlıyor.

5-Athena

Yenilenebilir enerjinin en büyük zorluklarından birisi depolamadır. Elektrik üretimi

sabit değildir, çevresel faktörlere bağlıdır. Yani rüzgar uygun şiddet ve yönden

estiğinde veya güneş ışığı belirli yoğunluk/özel açıda düştüğünde optimum elektrik

üretilebilir. Bu nedenle elektriğin kullanımdan fazla elde edilebildiği günlerde

depolanması şarttır. 2009 yılında kurulan San Francisco merkezli bir şirket olan Stem,

enerji kullanımının zamanlamasını optimize etmek için yapay zeka ve enerji

depolamanın gücünü birleştirerek Athena'yı yarattı.

Athena, depolamayı sağlayan pilleri iyileştirmek için yapay zeka kullanır. Sahadaki

enerji talebini ve şebekedeki enerji miktarını doğru bir şekilde tahmin edebilir. Ne

kadar enerji dağıtılacağını veya depolanacağını belirlerken sürekli olarak ekonomik

hesaplamalar yapar. Bu hesaplamalarla pazardaki karmaşıklığı anlar ve müşteriler için

en yüksek ekonomik değeri sağlar.

6-Xcel

Xcel, güneş ve rüzgar gibi hava şartlarına bağlı olan enerji kaynaklarının güvenilmezliği

hakkındaki zorluklara çözüm bulmayı amaçlayan bir yapay zeka uygulamasıdır. Bu

uygulama, değişken hava koşullarından etkilenen güç kaynaklarında kuvvetli

dalgalanmalar olup olmayacağını söyleyebilir. Xcel, yüksek hassasiyete sahip hava

raporlarından aldığı verilerden elde ettiği sonuçlar ile şirketlere önlem almalarında

yardımcı oluyor.

Enerji Sektöründe Yapay Zeka Uygulamasının Olası Zorlukları

1-Teorik Bilgi Eksikliği

Yapay zekanın enerji sektöründe yavaş benimsenmesinin nedenlerinden biri, karar

vericilerin yapay zeka hakkındaki bilgi eksikliğidir. Pek çok şirket, yapay zeka

uygulamalarından nasıl yararlanacağını anlayacak kadar teknik geçmişe sahip değil.

Muhafazakar paydaşlar, yeni bir şey denemenin riski yerine, kanıtlanmış yöntemlere

bağlı kalmayı tercih ediyor. Daha fazla sektör yapay zekanın potansiyelini kullandıkça,

enerji sektörü de dikkatini bu teknolojiye çeviriyor.

2-Pratik Uzmanlık Eksikliği

Yapay zeka hala yeni bir teknolojidir ve bu konuda uzmanlaşmış profesyoneller çok

azdır. Derinlemesine teorik bilgiye sahip olan birçok uzman olsa da pratikte uygulama

tecrübesine sahip yeni yapay zeka yazılımları geliştirebilecek uzmanlar bulmak son

derece zordur. Enerji sektöründe hata maliyeti yüksek olduğundan, birçok şirket yeni

yaklaşımları denemeye isteksizdir.

3-Eski Altyapı Modası geçmiş altyapılar, enerji sektöründe yapay zeka kullanımının

önündeki en büyük engeldir. Kamuya enerji hizmeti sunan şirketler, kendilerini

topladıkları yığınlarca verinin içine gömülmüş halde buluyor ve bununla nasıl başa

çıkacakları hakkında hiçbir fikirleri bulunmuyor. Enerji sektörü modası geçmiş

sistemlerin güvenlik açıkları nedeni ile büyük kayıplar yaşıyor.

4-Mali Baskı

Yapay zeka teknolojisini uygulamak yapılacak en akıllı şey olabilir. Ancak kesinlikle en

ucuzu değildir. Deneyimli bir yazılım hizmetleri sağlayıcısı bulmak, yazılımı geliştirmek

ve özelleştirmek, yönetmek ve izlemek çok zaman ve kaynak gerektirir. Enerji

sektöründeki işletmeler yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi

stratejilerine dahil etmenin avantajlarından yararlanmadan önce, etkileyici bir bütçe

ayırmaya istekli olmalı ve eski sistemlerini değiştirmenin risklerini kabul etmelidir.

Gelecekte, enerji sektörünün arz tarafında, büyük bölgesel şebekelerin yerini, yerel

enerji ihtiyaçlarını daha hassas bir şekilde yöneten özel mikro şebekelerin alacağı

öngörülüyor. Bu şebekeler şiddetli hava koşulları nedeni ile güç sisteminde kesintilere

neden olsa bile, enerjinin sürekli olarak akmasına izin veren yeni pil teknolojileri ile

eşleştirilecek.

Talep tarafında ise evler ve iş yerleri dahil son tüketiciler için, akıllı sayaçlar ve iletim

hatlarındaki sensörler sayesinde talep ve arz sürekli olarak izlenebilecek. Kutu

büyüklüğündeki cihazlar, şebekeden geçen elektrik akışını gerçek zamanlı olarak

ölçüp, operatörlere kesintileri yönetme ve önleme olanağı tanıyacak. Akıllı

hesaplamalarla tüketicilerin ödeyeceği elektrik faturalarında önemli azalmalar olacak.

5 Ocak 2024

Mustafa Murat Acar