Güç trafolarındaki plansız kesintileri önlemek için örnek bir kestirimci bakım tabanlı anomali tahminleme yöntemi geliştirilmesi

Elektrik dağıtım sistemlerinde güç transformatörlerinde meydana gelen arızalar, enerji sürekliliğini olumsuz etkileyerek müşteri memnuniyetinin azalmasına, işletme maliyetlerinin artmasına ve enerji arz güvenliğinin zayıflamasına neden olmaktadır. Bu durum, özellikle iklim koşullarına duyarlı altyapıya sahip bölgelerde daha kritik hale gelmektedir. Plansız arızaların büyük bir kısmının önlenebilir nitelikte olması, arıza gerçekleşmeden önce risklerin belirlenmesine ve bakım faaliyetlerinin proaktif bir yaklaşımla yürütülmesine duyulan ihtiyacı ortaya koymaktadır. Bu tez, İzmir ve Manisa bölgelerinde bulunan güç trafolarında hava durumu verileri, altyapı özellikleri ve geçmiş kesinti kayıtları kullanılarak plansız kesintilerin önceden tahmin edilmesine yönelik özgün bir yaklaşıma odaklanmaktadır. Çalışmanın temel amacı, güç transformatörlerinde oluşabilecek arızaları önceden belirleyerek bakım süreçlerinin daha etkin yönetilmesini sağlamak ve enerji arz güvenliğini artırmaktır. Literatürdeki çalışmaların çoğu, tek bir algoritma veya sınırlı veri kullanımıyla yürütülmekte olup kapsam açısından dar kalmaktadır. Bu tezde ise birden fazla makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritması karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş ve model performansları farklı optimizasyon teknikleri ile geliştirilmiştir. Çalışmada, 2021-2024 yılları arasında 34 güç trafosuna ait toplam 8.671 kesinti kaydı, bölgesel meteorolojik parametreler ve trafoya özgü teknik özellikler bir araya getirilerek kapsamlı bir veri seti oluşturulmuştur. Ön işleme sürecinde dengesiz sınıf dağılımı, aykırı değerlerin tespiti ve değişken seçimi gibi kritik adımlar uygulanmış; veri seti hem geleneksel makine öğrenmesi algoritmaları (XGBoost, LightGBM, CatBoost) hem de derin öğrenme tabanlı modeller (LSTM, GRU) üzerinde test edilmiştir. Model başarıları G-Mean ve ROC-AUC gibi metriklerle değerlendirilmiş; en yüksek performans gösteren modellerin hiper parametreleri Optuna tabanlı optimizasyon yöntemleriyle iyileştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, hava durumu verileri ile arıza riskleri arasında ne tür bir ilişki olduğunu ortaya koymuş ve mevsimsel etkilerin kesinti ihtimalleri ile ilişkilerini göstermiştir. Bu çalışma, elektrik dağıtım sistemlerinde kestirimci bakımın etkinliğini arttırmaya yönelik, kesinti sürelerini azaltacak ve enerji sürekliliğine katkı sağlayacak önemli bir referans niteliği taşımaktadır.