Enerji Sektörü Ve Yapay Zeka İşbirliği Yeni Fırsatlar Yaratıyor

Enerji ve Yapay Zekayı birleştirmek, Enerji Sektörü için önemli fırsatlar yaratırken, aynı zamanda sektörde dijitalleşmeyi ve inovasyonu (yenilikçilik) hızlandırıyor.

Enerji Sektörü ciddi bir dijital dönüşüm geçiriyor. Bu dijitalleşme, enerji şirketlerinin verimliliklerini artırmalarına, yeni değerler yaratmalarına ve sürdürülebilir enerji kaynağına geçişlerini hızlandırmalarına yardımcı oluyor.

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi Kurumsal Üyesi DT CLOUD’un yaptığı araştırma ile Enerji Sektörü’ndeki dijital dönüşüm süreci gözler önüne serildi. DT CLOUD, yüksek ölçeklenebilir bulut teknolojileri, ileri Yapay Zeka yetenekleri ve Enerji Sektörü’ne ilişkin önemli çalışmalar yürütüyor ve bu alanla ilgili kapsamlı bir bilgi birikimine sahip.

Bugün Dünya’nın en büyük şirketleri, sağladığı avantajlardan dolayı Yapay Zeka ile birlikte dijitalleşme süreçlerine başladı. Pazar hakkındaki bilgilere daha hızlı erişebilmek, taleplerdeki değişiklikler karşısında daha esnek olmak ve hızlı cevap vermek, bütün süreçlerde daha şeffaf olmak, kaynakların kullanımında daha verimli olmak, hızlı karar mekanizmaları kurmak ve çalışanlar arasındaki işbirliğini artırmak gibi avantajlar da sunuyor.

Enerji üretiminden, satışına ve dağıtımına kadar tüm değer zincirini incelediğimizde, akıllı teknolojiler şirketler için giderek daha önemli bir rekabet faktörü haline geliyor. Bu aynı zamanda enerji depolama ve mobilite gibi alanlar için de geçerli oluyor.

Akıllı Operasyon Teknolojileri ve Çözümleri, enerji endüstrisini dönüştürmenin ve dijitalleştirmenin temel gücünü temsil ediyor. Bu teknolojinin temelinde Yapay Zeka ile akıllı tahminleme, ağ, bulut platformu, büyük veri analizi yeteneği gibi çözümler bulunuyor. Bu güç, üretiminin tüm yaşam döngüsünü kapsıyor ve veri oluşturma, tahminleme, üretim süreçlerini optimize (Mevcut kaynakları en iyi şekilde kullanıp sonuca ulaşmak) etme ve insan müdahalesini, veri kirliliğini ve maliyeti azaltma gibi konuları da barındırıyor.

Enerji Şirketlerinin Dijitalleşmesi

Enerji şirketlerinin dijitalleşmesi, endüstrinin her alanında büyük faydalar sağlamayı vadeden ve devam eden bir süreç. Bu süreci incelediğimizde, hem tüketiciler hem de şirketler daha verimli çözümler talep ettikçe; yeni teknolojilerin uygulandığını ve yeni iş yapma biçimlerinin ortaya çıktığını görüyoruz.

Enerji sektöründeki Yapay Zeka, verilen ortamı değerlendiriyor ve endüstrinin potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için gerekli aksiyonların alınmasına yardımcı oluyor. Dünya genelinde talep artışı ile birlikte, kamu hizmetleri bu yeni zorluklarla başa çıkmaya çalışıyor. Yapay Zeka’nın enerji şebekelerinde, yenilenebilir enerjide, enerji tahminlemesinde ve merkezi olmayan ağlarda kademeli olarak uygulanması, enerji kullanımını optimize edebilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir. Böylelikle Yapay Zeka, enerji sektöründeki maliyetleri düşürebilir, şeffaflığı arttırabilir ve sürdürülebilir uygulamalar sunabilir. Sermaye varlıklarının kullanımının en üst düzeye çıkarılması, kesinti süresinin sınırlandırılması, santrallerin ömrünün uzatılması ve elektrik santrallerinin işletme ve destek maliyetlerinin en aza indirilmesi sürekli dikkat gerektiren önemli konular….

Yapay Zeka’nın Sektöre Faydaları

Yapay Zekayı Enerji Sektörü’ne dahil etmek sorunsuz olmasa da, olası faydaları değerlendirdiğimizde tüm zorluklardan daha ağır basıyor. Yapay Zeka’nın Enerji Sektörü’ndeki uygulamalarından bazıları; akıllı şebekeler, verinin dijitalleştirilmesi, tahminleme ve gelişmiş kaynak yönetimini içeriyor. 

Yapay Zeka çözümlerinin Enerji Sektörü’ne sağladığı faydalar ise şöyle sıralanıyor;

Verinin Dijitalleştirilmesi: Yapay Zeka, şebekelerden veri alınmasını otomatikleştirerek ve analiz sistemlerinin kurulmasını sağlayarak enerji firmalarının dönüşümüne yardımcı oluyor. Yapay Zeka ve makina öğrenimi algoritmaları; Enerji Sektörü’nde mevcutta var olan büyük miktardaki veriyi yeniden kullanılabilir bilgilere dönüştürüyor.

Akıllı Tahminleme: Derin öğrenme Yapay Zeka algoritmaları, tüm endüstri uzmanlarının toplamından daha büyük bir tahmin kapasitesine sahip. Bu anlamda tahmin, talep ve fiyat trendlerini tahmin etmekten, potansiyel büyüme alanlarının belirlenmesine, enerji kullanım tahmini ve enerji tüketim verilerinde anormallik tespitine kadar çeşitli alanlarda olabilir. Doğru tahminler de enerjinin dağıtımı ve tüketimi açısından önemli. Verilerin iletim ve dağıtım ağlarında daha çok kullanımının artması, süreçlerin iyileştirilmesi ve optimize edilmesi açısından daha iyi tahminleme fırsatı sunuyor.

Kaynak Yönetimi: Enerji ve kamu hizmetlerinde yapay zeka büyük ölçüde, kesintisiz güç çıkışını kontrol etmeye, sürdürmeye ve tedarik etmeye dayanıyor. Tedarikçiler Yapay Zeka destekli kaynak yönetimi ile geleneksel ve yenilenebilir enerji oranlarını dengeleyebiliyor. Doğru kaynak yönetimi; optimum kullanım için şebekeye ince ayar yapabiliyor veya kritik durumlarda bakım talep edebiliyor.

Hata Önleme: Yapay Zeka destekli hata tahmin çözümleri, endüstri için oldukça önemli hale geldi. Yapay Zeka, modeller ve trendler için verileri izleyerek olası sorunları ortaya çıkmadan önce tanımlayabiliyor. Bu da kesintileri önlemek için düzeltici önlemler alınmasını sağlıyor.  Enerji Sektörü’ndeki modern Yapay Zeka çözümleri, sıkıntıları veya şebeke arızalarını önlemek için SCADA (Gözetleyici Kontrol ve Veri Toplama Sistemi) bakım ve bütçe verilerini kullanıyor.

Süreç Otomasyonu Ve İş Güvenliği: Manuel denetimler her zaman kapsamlı olmayabilir ve güvenlik riski oluşturabilir. Yüksek risk alanlarındaki operasyonlar, bu operasyonu yapan personel için tehlike oluşturuyor. Bu durumlarda arıza tespiti yalnızca denetim personelinin tecrübesine bağlı. Bunun yanında kapsamlı teşhis yöntemlerinin olmaması da arıza tespit sürelerinin uzamasına neden oluyor. Gerekli ekipmanların giyilmemesi gibi (eldiven, baret vb.) güvenliği tehdit eden davranışların tespiti ve sistemin çalışanlara hata yaptıklarına dair otomatik uyarı göndermesi ile ilgili bilgisayarlar eğitilebilir. Bu teknoloji, iş kazalarının azaltılması dışında başka çeşitli süreçlerde de kullanılabilir.