GAÜN Makine Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi ve Enerji Yönetim Merkezi Müdürü Prof. Dr. Adem Atmaca’nın kurduğu firma tarafından hayata geçirilen proje; enerji üretim kayıplarını en aza indirmeyi, bakım maliyetlerini düşürmeyi ve santral verimliliğini üst seviyeye çıkarmayı amaçlıyor. Türkiye ve Avrupa genelinde hızla yaygınlaşan güneş enerjisi yatırımlarında verimlilik ve arıza yönetiminin en büyük sorunlardan biri olduğunu belirten Prof. Dr. Atmaca, işletmecilerin verim kayıplarının nedenlerini saptamakta zorlandığı noktada bu yapay zeka tabanlı karar destek sistemini geliştirdiklerini ifade etti.
ARIZALARI HENÜZ OLUŞMADAN TAHMİN EDİYOR
Geliştirilen algoritma, güneş enerjisi santrallerinde en sık karşılaşılan beş temel arıza türünü kalıcı hale gelmeden tespit etmeye odaklanıyor. Sistem; voltaj, akım, güneşlenme süresi ve enerji üretim profili gibi çok sayıda kritik veriyi eş zamanlı olarak analiz ediyor. Normal şartlarda insan gözünün veya teknik ekiplerin haftalar sonra fark edebileceği performans düşüşleri ve teknik problemler, yapay zeka sayesinde çok kısa sürede belirleniyor. Yazılım, potansiyel arızayı tahmin etmekle kalmayıp olası kök nedenleri de önem sırasına göre listeleyerek kullanıcıya sunuyor.
YÜZDE 10'A YAKIN VERİM ARTIŞI SAĞLANDI
Sistemin sağladığı ekonomik ve operasyonel faydalara değinen Prof. Dr. Adem Atmaca, farklı parametrelerin GES üzerindeki kombine etkilerini inceleyerek büyük bir avantaj yakaladıklarını belirtti. Yazılımın kullanıldığı tesislerde minimum yüzde 8 ila 10 arasında bir verimlilik artışı öngördüklerini aktaran Atmaca, sistemin Gaziantep Üniversitesi bünyesindeki güneş enerjisi santralinde yapılan test uygulamalarında yıllık yaklaşık yüzde 10'luk net bir verim artışı başarısı gösterdiğini vurguladı.
MOBİL UYGULAMAYLA ANLIK TAKİP VE OTOMATİK İŞ EMRİ
Sistem, sahadaki teknik ekiplerin işini kolaylaştırmak adına gelişmiş bir mobil uygulamayla destekleniyor. Bu sayede ana merkezden çok uzakta bulunan santrallerden gelen veriler bile anlık olarak cep telefonu veya tabletlerden izlenebiliyor. Yapay zekanın algıladığı anomaliler doğrultusunda oluşturduğu uyarılar, doğrudan teknik ekiplere birer dijital iş emri olarak gönderiliyor ve bu sayede arızalara dakikalar içinde müdahale edilmesi sağlanıyor.
Öte yandan, üniversite-sanayi iş birliğinin güçlü bir örneği olan projede GAÜN Makine Mühendisliği Bölümü 3. sınıf öğrencisi İrem Seda Çil de görev alıyor. Çil, teknopark bünyesinde yürütülen bu AR-GE çalışmasının genç mühendis adaylarının mesleki ve kişisel gelişimine vizyoner bir katkı sunduğunu ifade etti.
0 Yorum
Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu siz yapın!
Bir Yorum Bırakın