Haber Detayı
Hidroelektrik santrallerde yapay zeka dönemi
Entek Elektrik Üretimi AŞ (Entek) ve KoçDigital iş birliğiyle geliştirilen yapay zeka tabanlı sistem, hidroelektrik santrallerdeki (HES) enerji üretimini doğa koşulları ve su miktarına bağlı olarak optimize ediyor. Sistem, meteorolojik, hidrolojik ve operasyonel verileri kullanarak üretim planlamasını veri temelli hale getiriyor.
Entek Bilgi Teknolojileri ve Dijital Dönüşüm Direktörü Ömer Yatkın, projenin amacının aynı su miktarıyla daha fazla enerji üretmek olduğunu vurguladı.
Yatkın, üretim planlamasını bilimsel verilere dayandırarak, kaynak kullanımında sürdürülebilirliği güvence altına aldıklarını ve süreç verimliliğini artırdıklarını belirtti.DOĞA KOŞULLARINA HASSAS PLANLAMAHidroelektrik üretiminin doğa koşullarına son derece duyarlı olduğuna dikkat çeken Yatkın, yağış, sıcaklık, kar miktarı ve yeraltı su seviyeleri gibi değişkenlerin üretim planlarını doğrudan etkilediğini söyledi.
Klasik yöntemlerle tahmin zorluğuna karşı makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanıldığını aktardı.56 PARAMETRE İLE VERİ TABANLI TAHMİNYapay zeka modeli, 25 yıllık geçmiş veriyi kullanarak 56 farklı parametreyi analiz ediyor.
Meteorolojik veriler (yağış, sıcaklık, nem, kar derinliği), hidrolojik veriler (baraj su seviyesi, akış hacmi) ve operasyonel veriler (üretim planları, komşu tesis kararları) ile beslenen sistem, su akış tahminlerini yüksek doğrulukla üretiyor.TAHMİN DOĞRULUĞU VE VERİMLİLİK ARTIŞIProjeyle su akış tahmin doğruluğu %90 seviyesine yükseldi ve operasyonel planlama daha güvenilir hâle geldi.
Enerji üretim verimliliğinde %2,5 artış sağlandığını belirten Yatkın, yüksek kapasiteli HES tesislerinde bunun maliyet ve üretim potansiyeline önemli katkı sağladığını aktardı.DİNAMİK ÖĞRENME VE KONTROL MEKANİZMASISistem, tahminleri gerçek zamanlı saha verileriyle sürekli karşılaştırıyor ve tolerans dışına çıkan durumlarda otomatik uyarılar gönderiyor.
Model düzenli olarak güncelleniyor ve yeniden eğitiliyor.
Yatkın, sistemin karar vericilere en doğru tabloyu sunarak hızlı ve güvenilir karar alınmasını sağladığını söyledi.DİĞER YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARINA UYARLAMAYapay zeka sisteminin yalnızca hidroelektrik için başlangıç olduğunu belirten Yatkın, sistemi rüzgar ve güneş santrallerine de uyarlayarak tüm enerji portföyünde üretim tahmin doğruluğunu artırmayı hedeflediklerini açıkladı.
Orta vadede tüm enerji yönetimi, tek bir dijital beyin ile gerçekleştirilecek.ULUSAL ÖLÇEKTE ENERJİ VERİMLİLİĞİ VE SÜRDÜRÜLEBİLİRLİKYatkın, bu dönüşümün enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik açısından önemli kazanımlar sağlayacağını belirtti.
Uzun vadede sistemi diğer HES işletmecilerinin de kullanabileceği bir platforma dönüştürerek Türkiyenin yenilenebilir enerji stratejisine veri temelli katkı sunmayı amaçladıklarını söyledi.
