Elektrik dağıtım şebekesinde meydana gelen elektrik kesintilerine ait kalite parametrelerinin makine öğrenimi ile ölçülmesi: Diyarbakır ili Çınar ve Ergani ilçelerine ait performans ölçümü

Elektrik enerjisinin, üretim noktasından tüketim noktasına güvenilir, kaliteli ve kesintisiz bir şekilde taşınması gerekmektedir. Elektrik enerjisinin tüketiciye ulaşmadan hemen önceki dağıtım şebekesi bölümünde, birçok nedenden dolayı arıza meydana gelmektedir. Bu sebepler arasında elektriksel, mekanik, atmosferik, dış müdahaleler, ekonomik ömrünü tamamlama ve yanlış manevralar öne çıkmaktadır. Arızalar sonucu oluşan elektrik kesintilerinde iletişim, ulaşım ve güvenlik sistemleri aksaklığa uğrar; elektriğin çok önemli olduğu hastaneler, havalimanları ve sınır karakollarında istenmeyen sorunların ve toplumsal olayların yaşanmasına neden olabilir. Elektrik kesinti nedenlerinin iyi bilinmesi sayesinde doğru analiz yapılarak olumsuz etkilerinin azaltılması sağlanabilir. Diyarbakır ili Çınar ve Ergani ilçelerinde elektrik enerjisinin tüketiciye ulaşmasını sağlayan elektrik dağıtım şebekesinin büyük bölümü havai hatlardan oluşmaktadır. Havai hatlardan oluşan elektrik dağıtım şebekesi, hava şartlarından doğrudan etkilenmektedir. Bu durum doğrudan arıza sayı ve süresini de etkilemektedir. Bu nedenle, elektrik arızalarının hava şartlarından ne kadar etkilendiğinin bilinmesi sağlıklı bir performans ölçümü için önemlidir. Bu çalışmada, Diyarbakır ili Çınar ve Ergani ilçelerinde elektrik dağıtım şebekesi arızalarında oluşan tedarik sürekliliği kalite parametrelerinin hava koşullarına göre tahmin edilebilirliği, makine öğrenimi modelleri kullanılarak incelenmiştir. Makine öğrenimi modelleri; günlük maksimum sıcaklık, minimum sıcaklık, sıcaklık farkı, yağış miktarı ve rüzgâr hızı öznitelikleri kullanılarak eğitilmiştir. Bu çalışmada kullanılan veriler, makine öğrenimi derin öğrenme modelleri arasında yer alan LSTM'e ve karar ağacı modelleri olarak XGBoost, CatBoost, LightGBM ve Rastgele Orman'a dayalı olarak 3 farklı strateji ile eğitilmiştir. 3 stratejinin ortalaması göz önüne alındığında CatBoost modelinin diğer yöntemlere kıyasla daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. CatBoost modelinin, 3 strateji için elde ettiği ortalama doğruluk performansları sırasıyla %75,1; %80,07; %78,49 olduğu gözlemlenmiştir. CatBoost modeli sayesinde elektrik dağıtım şebekesinin hava şartlarına olan hassasiyeti ölçülebilmektedir. Önerilen bu model sayesinde performans karnelerinin daha sağlıklı hesaplanması, elektrik kesintilerinin hangi hava koşullarına daha fazla hassasiyet gösterdiğinin tespiti ve bu tespit sayesinde daha etkin bakım, onarım ve yatırım stratejilerinin belirlenmesi hedeflenmiştir. Ayrıca, hava koşullarından bağımsız olarak meydana gelen arıza sayı ve sürelerindeki artışların tespit edilmesi de amaçlanmıştır.