Makine öğrenmesi yöntemleri ile dinamik risk analizinde insan tecrübesine olan bağımlılığın azaltılması

Risk yönetimi işletmelerin karar verme ve süreçlerini yönetme konusunda başvurdukları yöntemlerden birisidir. Enerji sektörü, özellikle son dönemlerde dünya genelinde yaşanan arz problemlerinden kaynaklı olarak risk yönetiminin verimli şekilde yürütülmesi elzem sektörlerdendir. Risk yönetiminin önemli aşamalarından olan risk analizi geçmişten günümüze farklı yöntemlerle gerçekleştirilmiştir. Son dönemde teknolojinin gelişmesiyle birlikte pek çok alanda olduğu gibi risk analizi alanında da makine öğrenmesi yöntemlerinden yararlanılmaktadır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin risk analizinde kullanılmaya başlamasıyla birlikte uzmana olan bağlılığın azaltılması bu tez çalışmasında hedeflenmiştir. Bu amaçla, bir rüzgâr enerji santralinin SCADA sisteminden temin edilen operasyon ve alarm verileri incelenmiştir. Alarm verileriyle ileriye yönelik alarm tahmini ve sistemin arıza yapma riski ekonomik kayıp üzerinden modellenmeye çalışılmıştır. Riske etki eden parametreler makine öğrenmesi yöntemleriyle otomatik olarak modele dahil edilmiş ve uzmana olan bağlılığın azaltılması hedeflenmiştir. Çalışmanın sonucunda hem gerçek zamanlı hem de ileriye yönelik risk tahminlerinin yüksek tutarlılık oranlarında gerçekleştirildiği görülmüştür.