Endüstri 4.0 entegrasyonu ile Türkiye elektrik enerjisi dağıtım ağı arızalarının gerçek zamanlı ve yapay zekâya dayalı öngörü sisteminin geliştirilmesi: İzmir-Çeşme uygulaması

Dünya, yapay zekâ, donanım ve yazılım alanlarındaki gelişmelerin sağladığı imkânlar neticesinde; farklı sistemler arasında sürekli veri akışlarının olduğu, sistemlerin birbirini uyarabildiği, operasyon kararlarının ve düzeltmelerin otonom şekilde gerçekleştirildiği ve tüm işlemlerin gerçek zamanlı yapılabildiği bir dönüşümün içinde hızla ilerlemektedir. Endüstri 4.0 olarak adlandırılan; ürünlerin, nesnelerin, süreçlerin, makinaların, teçhizatların ve daha birçok platformun gerçek zamanlı birbirine bağlanabildiği ve operasyonların yine gerçek zamanlı gerçekleştirildiği akıllı dönüşüm sayesinde günlük yaşam birçok noktada etkilenmektedir. Türkiye kamu ve özel sektör sistemlerinde Endüstri 4.0 entegrasyon seviyesinin yükseltilmesiyle devlet yönetim ve operasyon etkinliği yanında; kurumlardan alınan hizmet kalitesinde önemli artışlar sağlanacaktır. Devletin yüksek maliyetli operasyonlarında iyileşmeler yaşanacaktır. Bu çalışmada enerji sektöründe yer alan elektrik enerjisi dağıtım ağları için Endüstri 4.0 bileşenleri entegrasyonuna ait kazanımlar yanında; dağıtım şebekelerinin saatlik sistem çalışma durumu tahmini için derin öğrenme yöntemi ile hedef programlama tekniğinin hibrit şekilde kullanıldığı model önerilmektedir. Çalışmada, Çeşme' de kurulu dağıtım şebekesinin çalışma durumuna, elektrik tüketimine ve ilçenin meteorolojik faktörlerine ait saatlik veriler kullanılmıştır. Yüz farklı derin öğrenme modelinin tahmin sonuçları alınmıştır. Hedef programlama modeli sayesinde, derin öğrenme modelleri tarafından oluşturulan tahmin sonuçları kullanılarak; enerjiye kesintisiz ulaşım konusunda bireylerin, kamu ve özel sektör işletmelerinin aldığı hizmet kalitesinin artırılmasını ve elektrik dağıtım işletmesinin operasyon maliyetinin minimizasyonunu sağlayan derin sinir ağı modelinin seçimi hedeflenmektedir. Derin öğrenme ve hedef programlama modellerini gerçek zamanlı çalıştıracak ve optimal tahmin modelini önerecek algoritma geliştirilmiştir. Çalışma, şebekeleri etkileyen faktör sayısının ve veri hacminin artırılması yanında; kullanılan tekniklerin geliştirilerek Türkiye' de kurulu ve kurulacak olan tüm elektrik enerjisi dağıtım şebekelerine uygulanması konusunda ön çalışma özelliğini taşımaktadır. Anahtar Kelimeler: Endüstri 4.0, Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, Hedef Programlama, Optimizasyon, Operasyon Yönetimi, Elektrik Enerjisi Dağıtım Ağı, Arıza Öngörüsü, Üretim ve Hizmet Sistemleri, Kamu Sektörü, Güvenilirlik