Geleceğin Enerji Sektöründe Yapay Zekanın Rolü

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.

Endüstriyel Robot Nedir? Hangi Görevlerde Kullanılır? blog yazımızı okumak için tıklayın.

Dijital İkiz (Digital Twin) Nedir? Endüstri 4.0 ve Dijital İkizlerin Önemi blog yazımızı okumak için tıklayın.

Nano Diamond Pil Teknolojisi ve Özellikleri isimli blog yazımızı okumak için tıklayın.