Yapay zeka ve makine öğrenimi, en popüler yeni gelişen teknolojilerden ikisidir. Pek çok endüstri, temel süreçlerini iyileştirmeye ve otomatikleştirmeye yardımcı oldukları için bu teknolojilerden yararlanmaktadır. Yararlanan sektörlerden biri de büyüme ve yönetim açısından değerli bir varlık kazanan enerji sektörüdür. Gerçekten de yapay zeka, günümüzde büyük miktarda verinin analizinde enerji şirketlerine yardımcı olmaktadır. Enerji tüketimi vb. ile ilgili devasa verileri analiz etmek ve iç görüler elde etmek için yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları, yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış bir biçime dönüştürmemize, depolamamıza ve ardından korelasyonları ortaya çıkarmamıza olanak tanır.
Bir yandan, yapay zeka ve makine öğrenimini enerji sektörüne uygulamak basit bir iş değildir ve büyük çaba gerektirir. Öte yandan, mevcut ve gelecekteki vakaları en güçlü şekilde analiz etmemizi ve yönetmemizi sağladığı için sonuçlar çabaya değer. Dolayısıyla, bu gelişen teknolojilerin enerji endüstrilerinde kullanılmasındaki bu yükseliş eğilimi hızlanacaktır. Yapay zeka, enerji sektörünü geliştirmek için çeşitli şekillerde kullanılabilir. Bu yazıda, günümüzde geliştirilmekte olan en popüler uygulamalardan birkaçı verilecektir.
1-Tahmin: Hava kirliliğini ve karbon salımını azaltma hedefine ulaşmak için geleceğin yolu kuşkusuz yenilenebilir enerjiden geçmektedir. Ancak yenilenebilir enerji güneş ışığı, rüzgâr ve su gibi doğal kaynaklara dayandığı için öngörülemezlik riskini de beraberinde getiriyor. Tüm bu kaynaklar, insan kontrolünün ötesinde olan hava durumu ile bağlantılıdır. Yapay zeka, hava durumu tahmini için güvenilir bir araç olarak kullanılabileceği için bu sorunun çözümüne yardımcı olmaktadır. Doğru tahmin sağlamak, makine öğrenimini kullanarak mevcut hava durumu ve geçmiş hava durumu verilerini analiz ederek mümkündür. Tahmin verileri, enerji sistemlerini yönetmek için enerji şirketleri tarafından kullanılır. Şirketler hava durumu tahmini uygunsa yenilenebilir enerji üretir ve hatta tahminlere göre depolar. Ayrıca, hava durumu kötüyse, enerji şirketleri yüklerini buna göre ayarlar. Olası soruna yönelik hazırlık yaparlar ve güç kaynağını çalışır durumda tutmak için gerekirse fosil yakıtlardan yararlanırlar. Kısaca, yapay zeka aracılığıyla tahmin gücü büyük ilgi görmektedir ve yıllar içinde yenilenebilir enerji şirketlerine büyük fayda sağladığı gözlenmektedir.
2-Şebeke yönetimi: Yapay zekanın enerji sektöründeki en büyüleyici uygulamalarından biri şebeke yönetimidir. Elektrik, kullanıcılara karmaşık bir ağ veya diğer bir deyişle elektrik şebekesi aracılığıyla iletilir. Elektrik şebekesi, elektrik üretiminden gelen arz ve talebin her zaman dengede olması gerektiğinden karmaşık bir yapıdır. Aksi takdirde sistem arızaları ve kesintiler meydana gelebilir. Sistem yenilenebilir enerji ile çalıştığında, rüzgâr ve güneş ışığı gibi çeşitli faktörlerden etkilendiği için şebekenin elektrik üretim kapasitesini tahmin etmede zorluk yaşanmaktadır. Yapay zeka algoritmaları sayesinde şebeke üzerinde belirli noktalardaki gerilim, akım ve frekansı gerçek zamanlı olarak ölçmek mümkündür. Ayrıca geçmiş yılların verilerini de göz önünde bulundurarak önümüzdeki günlerde ihtiyaç duyulacak enerji ihtiyacı hakkında bilgilere ulaşılmasını da sağlamaktadır. Bu şekilde, bu izleme verilerinin tanımlanması, şebeke ile iletişim kurma ve yoğun olmayan zamanlarda elektrik akışını değiştirme, müşteri fiyatlarını düşürme ve aynı zamanda şebeke yükünü hafifletmek gibi kolaylıkları beraberinde getiriyor. Bu yapay zeka teknolojisi, son zamanlarda Google tarafından veri merkezleri tarafından tüketilen toplam güç miktarını azaltmak için kullanılmıştır ve bu da şirketin milyonlarca dolar tasarruf etmelerini sağlamıştır.
3-Öngörücü Bakım: Enerji sistemlerinin bakım gerektiren belirli kısımları, yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak kolayca tahmin edilebilir. Operasyonel zaman serisi verilerini toplamak için elektrik hatlarına, makinelere ve istasyonlara sensörler kurulur. Makine öğrenmesi algoritmaları daha sonra bir bileşenin belirli bir süre veya adımlarda başarısız olup olmayacağını tahmin edebilir. Ayrıca bir ekipmanın ne kadar süreceğini veya bir sonraki arızanın ne zaman olacağını da tahmin edebilir. Bu algoritmaların ana amacı, makine arızasını doğru bir şekilde tahmin etmek, kesintileri veya arıza sürelerini önlemek ve bakım faaliyetlerini ve sıklığını optimize ederek bakım maliyetlerini düşürmektir. Ayrıca, elektrik şirketlerine yaklaşan bakım çalışmaları hakkında bilgi verildiğinde, tüketiciler şebeke bakımı hakkında bilgilendirilebilir. Planlı bakım, müşterilerin yaklaşan elektrik kesintilerinden haberdar olmalarını sağlar. Türkiye'nin birçok yerinde haber vermeden elektrik kesintileri yaşanmaktadır. Bu anlamda, öngörücü bakım konusunda yapay zeka tekniklerinin uygulanması önemlidir.
Geleceğin enerjisini dönüştüren yapay zeka teknolojisinin bu uygulamalarına ek olarak, uygulamalar enerji tüketiminde anormallik tespiti, enerji fiyatlarının doğru tahmin edilmesi vb. merak edilen diğer konulara da çözümler getirilmesi olarak genişletilebilir. Enerji sektörünün kat etmesi gereken daha çok yol olduğu aşikardır. Yapay zeka ve makine öğrenimi söz konusu olduğunda, enerji sektörünün kat etmesi gereken uzun bir yol var ve bu yol ile bu teknolojilerin yenilenebilir enerji endüstrisini ve yeşil ekonomiyi tamamen dönüştürme potansiyeli artacaktır. Bu teknolojilerin önümüzdeki yıllarda hem enerji şirketleri hem de tüketiciler üzerinde etkisi olacak ve yakın gelecekte yeşil enerji endüstrisinin yönetimine çeşitli şekillerde fayda sağlayacaktır. Bill Gates, hayata yeniden başlasa dünyada önemli bir etki yaratmak için odaklanacağı ilk iki alanı şöyle ifade ediyor: "Biri yapay zeka: İnsanların hayatlarını nasıl daha verimli hale getirebileceğinin sadece yüzeyini kazıdık. İkincisi, yoksulluk ve iklim değişikliğiyle mücadele için temiz, uygun fiyatlı ve güvenilir hale getirilmesi gereken enerjidir." Bu iki önemli alan üzerinde birlikte çalışıldığında oluşturulabilecek güzel dünyayı hayal edin.