Yapay Zeka, Hidroelektrik Enerji Üretimini Optimize Ediyor

Veri Tabanlı Enerji Üretimi

Ankara'da Entek Elektrik Üretimi AŞ (Entek) ve KoçDigital'in geliştirdiği yapay zeka projesi, hidroelektrik santrallerde (HES) suyun enerjiye dönüşümünü optimize etmeyi hedefliyor. Meteorolojik, hidrolojik ve operasyonel verileri analiz eden bu sistem, üretim planlamalarını veri temelli hale getiriyor.

Entek Bilgi Teknolojileri ve Dijital Dönüşüm Direktörü Ömer Yatkın, projenin amacının suyun enerjiye dönüşüm sürecini daha verimli hale getirmek olduğunu belirtiyor.

Bu sistem sayesinde, su akış tahminleri yapay zeka ile yapılırken, kaynak kullanımında sürdürülebilirlik sağlanıyor ve üretim süreçlerinin verimliliği önemli ölçüde artıyor.

Doğru Tahminlerle Artan Verimlilik

Yatkın, hidroelektrik üretiminin doğa koşullarına oldukça duyarlı olduğuna dikkati çekerken, yağış, sıcaklık, kar miktarı ve yeraltı su seviyeleri gibi değişkenlerin üretim planlarını doğrudan etkilediğini ifade ediyor.

Klasik yöntemlerle doğru tahmin yapmanın zorlukları nedeniyle makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının devreye alındığını belirten Yatkın, sistemin karmaşık değişkenleri çok boyutlu analiz ederek geçmiş verilerden öğrendiğini ve bu sayede daha isabetli su akış tahminleri yaptığını vurguluyor.

Geniş Veri Setiyle Yüksek Doğruluk

25 yıllık geçmiş veriyi analiz eden yapay zeka modeli, 56 farklı parametreyi inceleyerek yüksek doğrulukta sonuçlar üretiyor.

Meteorolojik, hidrolojik ve operasyonel verilerden beslenen sistem, bu değişkenler arasındaki ilişkileri öğrenerek geleceğe yönelik su akış tahminleri sunuyor.

Yatkın, projeyle birlikte su akış tahmin doğruluğunun yüzde 90'a ulaştığını ve bu durumun operasyonel planlamada önemli bir dönüşüm yarattığını belirtiyor.

Enerji Verimliliğinde Önemli Artış

Yatkın, yapay zeka projesi sayesinde enerji üretim verimliliğinde yüzde 2,5 oranında artış sağlandığını dile getiriyor. Bu oran, yüksek kapasiteli hidroelektrik tesisler için önemli bir üretim potansiyeli anlamına geliyor. Ayrıca, sistemin hatalı tahmin riskine karşı çok katmanlı bir kontrol mekanizmasıyla çalışarak sürekli güncellenip yeniden eğitildiği belirtiliyor. Böylece sistem, karar vericilere en doğru tabloyu sunarak hızlı ve güvenilir karar almalarını sağlıyor.

Gelecekteki Uygulama Alanları

Yapay zeka destekli tahminlerin yalnızca bir başlangıç olduğunu ifade eden Yatkın, bu modelin rüzgar ve güneş gibi diğer yenilenebilir enerji kaynaklarına da uyarlanarak üretim tahmin doğruluğunu artırmayı planladıklarını söylüyor.

Orta vadede tüm enerji portföyünü tek bir dijital beyinle yönetmeyi hedefleyen Yatkın, uzun vadede bu çözümü hizmet platformuna dönüştürerek ülkemizin yenilenebilir enerji üretim stratejisine katkı sağlamayı ve enerji verimliliğinde ulusal ölçekte fark yaratmayı amaçladıklarını belirtiyor. .

Kaynak: AA