Enerji sektörü, yenilenebilir enerji teknolojilerinin artan payı ile büyük bir dönüşüm geçirmekte. Şu anda otomatik kontrol edilebilen kaynakların sayısının az olması nedeniyle, birçok sistem işletim kararı manuel veya temel otomasyon seviyesi ile veriliyor. Ancak enerji dönüşümü için hepimizin (tüketicilerin, üreticilerin, iletim ve dağıtım operatörlerinin ve tedarikçilerin) ihtiyaçlarına cevap verebilen daha fazla otomatik kontrol edilebilen kaynağa ihtiyacımız var.
Otomatik kontrol edilebilen kaynaklar sayesinde, daha fazla yenilenebilir ve dağıtık enerji kaynağı sisteme optimize edilebilecek, sistem esnekliği sağlanacak ve işletme maliyetleri minimuma inecektir. Üreticiler ise kârını maksimize edebilecek ve dengesizlik cezalarına daha az maruz kalacaktır. Bu yazımızda, otomatik kontrol edilebilen kaynaklar için en önemli araçlarımızdan biri olan yapay zeka ve büyük veri teknolojileri ile yenilenebilir enerji tahmini ele alınacaktır.
1. Yenilenebilir Enerji Üretim Tahmini ve Yapay Zeka
Yapay zeka ve diğer dijital teknolojiler, yenilenebilir enerji sektörünü çeşitli şekilde destekleyebilmektedir. Günümüzde enerji sektöründe yapay zeka ile elde edilen gelişmelerin büyük bir bölümü, gelişmiş hava durumu ve yenilenebilir enerji üretimi tahminlerinde gerçekleştirilmiştir. Güneş ve rüzgar gibi hava durumuna bağlı çalışan enerji üretim santrallerinin üretim tahminleri için en kritik girdi, konuma bağlı hava tahmin verileridir. Santral kullanılabilirliği (planlı bakımlar ve arızalar), santralin tarihsel üretim verileri ve hava durumu tahminleri, yenilenebilir enerji üretim tahmini için üç ana girdidir.
Geçmiş hava durumu verilerini analiz etme ve bu analizleri tahminler üretme için kullandıkça, hesaplama gücü artmış ve algoritmalar daha iyileştirilmiştir. Bu gelişmeler ile enerji üretim tahminlerindeki hata paylarının oldukça düştüğüne şahit olmaktayız. Benzer şekilde, büyük veriler ile beslenen yapay zeka kullanımının artması da kısa vadeli tahminlerde zaman ayrıntı düzeyinin artmasına yardımcı olmuştur.
Tahmin Yöntemleri
Enerji üretim tahminleri, temel tahminler olan sayısal hava tahmini (NWP) modelleriyle başlar. Sayısal hava tahmini yönteminde, fiziksel ve matematiksel yasaları kullanarak gelecekteki hava koşullarını simüle etmek için girdi olarak sıcaklık, basınç, nem gibi tahmin verileri kullanılmaktadır. Simüle edilmiş hava durumu tahminleri, daha sonra güneş ve rüzgar kaynaklarına karşılık gelen enerji üretimine dönüştürülebilir. Bu model 15 gün ve öncesi tahmin için kullanılsa da kısa zaman aralıklarında (saatlik) doğru veriler vermezler. NWP dışında, istatiksel yaklaşımlar da yaygın olarak kullanılmaktadır. Güneş ışınımı tahminleri, bulut oluşumlarını izlemek için dijital kameralar ile gökyüzü görüntüleme ve uydu görüntüleme sık kullanılan girdilerdir. Tahmin hatasını en aza indirmek için iki ya da daha fazla tekniğin bir arada kullanılması önemlidir. Hibrit tahmin yöntemleri, her türlü zaman aralığı için en iyi tahmin sonuçlarını üretmektedir.
Zaman Ölçeğine Göre Tahmin Yapmak
Yenilenebilir enerjinin şebekeye entegrasyonunda hem kısa hem de uzun vadeli zaman ölçeklerinde üretim tahmini yapmak önemlidir. Zira enerji sektöründe bulunan her paydaş için farklı zaman ölçeklerine göre geliştirilmiş tahminlere ihtiyaç vardır. Çok kısa zaman aralığındaki tahminler (saniyeden 1 saate kadar) gerçek zamanlı elektrik ticareti (gün içi piyasaları), işletme rezervlerinde enerji planlaması ve güneş ve rüzgar enerjisi üretimini düzleştirmek için kullanışlı olmaktadır. Kısa zaman aralığı için tahminler (1 saatten 24 saate kadar), şebeke istikrarını artırmak ve gün öncesi piyasa operasyonları için faydalıdır. Orta vadeli tahminler (bir haftadan 1 aya uzanan), yakın gelecekte mevcut elektrik üretimini tahmin ederek enerji sistemi planlaması ve bakım programlarında kullanılmaktadır. Uzun vadeli tahminler (bir aydan bir yıla kadar) ise iletim ve dağıtım operatörlerine, enerji ihalelerine, santral konumlandırmalarına ve elektrik üretim planlamalarına yardımcı olur. Yerel hava durumunu etkileyen tüm değişkenleri hesaba katmak için karmaşık modelleme gereklidir, bu nedenle yapay zeka öne çıkmaktadır.
2. Enerji Operasyonlarında Tahmin Uygulamaları
Bu bölümde, şebeke sistem operatörleri (DSO, TSO), yenilenebilir enerji üreticileri ve diğer piyasa katılımcıları için tahmin uygulamalarının yararları ele alınacaktır. İyi bir tahminin tanımı, tahminin kullanıcısına bağlı olarak değişecektir. Ancak ortak olan şey, belirsizlik yönetimidir. Şebeke operasyonları için kilit bir zorluk olan belirsizlik yönetimi, yenilenebilir enerji entegrasyonu artmaya devam ettikçe giderek daha önemli bir hale gelecektir.
Güneş ve Rüzgar Üreticileri İçin
Operasyonel İşlemler: Yenilenebilir enerji üreticileri için üretim tahminlerinin kullanılmasındaki temel amaç, santral karlılığını maksimize etmek olacaktır. Yenilenebilir enerji kaynakları, uzun vadeli garantiler ile inşa edilmekte ve bu da santrallerin üretim risk paylarının düşmesine yol açmaktadır. Ancak yine de yenilenebilir enerji santrallerinin piyasada işlem yapabilmesi için diğer üretim kaynakları gibi üretim planlaması yapması gerekmektedir. Bu nedenle tahmin, operasyonel işlemler için önemlidir ve ayrıca sistem operatörü tarafından belirlenen bağlantı standartlarını karşılamak için gerekli olabilmektedir.
Bakım Planlaması: Yenilenebilir enerji üreticileri, gelir kayıplarının sınırlı olduğu dönemlerde, yani düşük rüzgar ve düşük güneş kaynağı koşullarında bakım planlamaları yapmak istemektedir. Ani arızalar için kısa vadeli, bakım planlamaları için ise uzun vadeli tahminler önemli olmaktadır. Mevsimsel eğilimler, elektrik piyasasında oluşacak fiyat tahminleri, ekipmanın durumu ve teknisyen mevcudiyeti gibi diğer faktörlere üretim tahminlerini eklemek, enerji üreticileri için çok yararlı olmaktadır.
Fiyat Belirsizliği ve Dengesizlik Cezaları: Rüzgar ve güneş enerjisi üreticileri, üretimlerini piyasaya satmak için en iyi stratejiyi uygulamalıdır. Zira planlanmış üretimden sapmanın cezası büyüktür ve yenilenebilir enerji santralleri günlük sapmaların en sık yaşandığı santral tipleridir. Aynı zamanda, gün içi fiyatları gün öncesi fiyatlarından çok daha değişken olma eğilimindedir ve üreticiler enerji planlaması ile gün öncesi piyasasına katılmazlarsa, fiyat belirsizliğine daha fazla maruz kalmaktadırlar. Genel olarak, gün öncesi tekliflerini mümkün olan en iyi tahmine dayandırmak, sapmadan kaynaklı dengesizlik cezalarının en aza indirilmesine katkıda bulunacaktır. Tabii, bu yaklaşım risk tercihlerine göre değişkenlik gösterebilir. Yine de en iyi teklif stratejisi için üretim faktörü değerlendirilmelidir. Olasılık tahminleri, risk ve kazanım arasındaki kontrol için kritiktir.
Verimli Konum ve Yerleşim Seçimi: Uzun vadeli hava durumu tahminleri, yeni yenilenebilir enerji santrallerinin inşası için en iyi yerleri belirleyerek sistem üretiminin verimliliğinin artmasına yardımcı olmaktadır. Örneğin, rüzgar endüstrisindeki türbin yerleşimi, enerji üretimini önemli ölçüde etkileyen önemli bir parametredir. Uygun türbin yerleşimi için ana faktörler arasında rüzgar hızı, rüzgar türbülansı, rüzgar yönü, alan ve ekolojik parametreler bulunur. Güneş santralleri için ise yere özgü olan güneş ışınlaması çok önemlidir.
Dağıtım ve Görevli Tedarik Şirketleri (GTŞ) İçin
Uzlaştırma Bildirimleri: Lisanssız yenilenebilir enerji santralleri dağıtım şirketlerine bağlıdır. Bu nedenle faturalama, lisanssız enerji santrali ve dağıtım şirketi arasında yapılmaktadır. EPDK, lisanssız üretim santrallerin uzlaştırma hesaplarının ayrılabilmesi için görevli tedarik şirketi kayıtların kategori sayısını üçe çıkarmıştır. Dağıtım ve görevli tedarik şirketleri, portföylerinde bulunan lisanssız yenilenebilir enerji santrallerinin üretimlerini sisteme bildirmektedir. Eğer gün öncesi piyasasında verilen üretim planlaması gerçekleşmezse, dengesizlik cezası doğacaktır. Bu nedenle dağıtım ve görevli tedarik şirketleri yenilenebilir enerji üretimi tahminlerinden yararlanabilirler.
Şebeke Sistemi Operatörleri İçin
Gelişmiş Şebeke Yönetimi: Sistem operatörleri, elektrik şebekesindeki arz ve talebi sürekli olarak dengelemekten, beklenen ve beklenmedik durumları hesaplamaktan sorumludur. Enerji yük tahminleri uzun yıllardır şebeke operasyonlarında önemli rol oynamıştır ancak yenilenebilir enerji üretim tahminlerinin kullanılması henüz yeni bir gelişmedir. Günümüzde, rüzgar ve güneş enerjisinin önemli ölçüde entegre olduğu bölgelerde sistem operatörleri, karar verme süreçlerini yönlendirmek için çoklu tahminler kullanmaktadır. Orta ve uzun vadeli çerçevede, sistem operatörleri düşük tahmin edilen yenilenebilir enerji üretimi dönemlerinde iletim hatlarının bakımını planlamak isteyebilir.
İşletme Rezervi ve Sistem Güvenirliği: İşletme rezervleri, sistem operatörlerinin şebeke kaynaklarındaki belirsizliği ve değişkenliği ele alması bakımından önemli bir önlemdir. Geleneksel olarak, deterministik buluşsal yöntemlere ve kurallara dayalı olarak sistem güvenilirliğini korumak için ne kadar işletim rezervi gerektiği belirlenmektedir. Bununla birlikte, yenilenebilir enerjinin geniş ölçekte entegrasyonu ile sistemdeki yenilenebilir kaynakların durumunu dikkate alan işletme rezervi gereksinimlerinin daha dinamik değerlendirilmesine yönelik bir eğilim oluşmaktadır. Tahmin mekanizması, bu değerlendirmelerde çok önemli rol oynayabilir. Örneğin Amerika Birleşik Devletleri'nde Teksas Elektrik Güvenilirlik Konseyi (ERCOT), birkaç yıldır işletim rezerv gereksinimlerini geçmiş tahmin hatalarına dayalı olarak aylık olarak ayarlamaktadır. Bu tür tahminler ayrıca, sistem genişletmesi için yatırım planlamasında sistem operatörlerine yardımcı olabilir.
Maliyet Etkin Dengeleme: Yenilenebilir üretim tahminleri, iletim sınırlamaları ve enerji sisteminin diğer fiziksel kısıtlamaları esnasında, arz ve talebi maliyet etkin şekilde dengelemede önemli rol oynamaktadır. Eğer merit orderda yenilenebilir enerji üretimi öncelikli ise rüzgar ve güneş üretimi daha çok kullanılmaktadır. Bu nedenle bazı ülkelerde sistem operatörleri, rüzgar ve güneş enerjisi üretim tahminlerinin, gün içi piyasasında fiyat teklifi verirken bildirilmesini istemektedir. Bu sayede rüzgar enerjisi, düşük yük ya da iletim tıkanıklığı sırasında meydana gelen fazla arz dönemlerinde mevcut kapasitesinin altında sevk edilmektedir. Bu durum yenilenebilir enerjinin boşa harcanmasına neden olsa da diğer üreticiler için önemlidir, zira üretim durdurmaları ya da yeniden başlatmalarının önüne geçmek için en uygun maliyetli çözüm olmaktadır. Doğru dağıtım kararında yenilenebilir enerji üretiminin kısa vadeli tahminlerinin doğru olması kritik önem taşımaktadır.