Enerjide Toplayıcılık ve Yapay Zekâ Uygulamaları: Yeni Bir Enerji Paradigması

Akademisyen Dr. Ezgi Avcı

Küresel enerji sistemleri, artan elektrik talebi, yenilenebilir enerji kaynaklarının yaygınlaşması ve iklim değişikliğiyle mücadele gereklilikleri doğrultusunda hızlı bir dönüşüm yaşamaktadır. Bu dönüşümde, enerji toplayıcılığı (aggregator) adı verilen yeni bir aktör öne çıkmaktadır. Toplayıcılar, bireysel enerji kaynaklarını veya tüketicileri bir araya getirerek toplu bir şekilde elektrik piyasalarına katılım sağlar. Bu sistem, hem arz-talep dengesini optimize etmekte hem de küçük ölçekli üretici ve tüketicilere (prosumer) gelir elde etme fırsatı sunmaktadır.

Bu makalede, enerjide toplayıcılık kavramı detaylı bir şekilde ele alınacak, ardından toplayıcılıkta yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin rolü, sunduğu avantajlar, kullanım alanları ve gerçek dünya örnekleri üzerinden incelenecektir.

1. Enerjide Toplayıcılık Nedir?

Toplayıcılık, elektrik piyasalarında birden fazla küçük üreticinin, tüketicinin veya esnek yüklerin bir araya getirilerek, piyasaya tek bir varlık gibi katılmasını sağlayan hizmet modelidir. Bu modeli yöneten şirket veya organizasyona “toplayıcı” denir.

1.1 Toplayıcının Rolü

Enerji toplayıcıları, farklı tüketici ve üretici profillerini bir araya getirerek bunları merkezi bir yapıda yöneten aracı kurumlardır. Enerji sisteminin karmaşıklığı göz önüne alındığında, toplayıcılar aşağıdaki kritik görevleri üstlenerek hem sistem istikrarına katkı sağlar hem de bireysel aktörlere yeni gelir modelleri sunar:

• Veri Toplama ve Entegrasyon: Toplayıcılar, güneş panelleri, rüzgar türbinleri, elektrikli araçlar, batarya sistemleri ve akıllı ev cihazları gibi farklı kaynaklardan gelen enerji üretim ve tüketim verilerini gerçek zamanlı olarak toplar. Bu veriler, merkezi platformlarda işlenerek analiz edilir ve sistem optimizasyonuna katkı sağlar.

• Talep Yanıtı (Demand Response) Yönetimi: Talebin esnek olduğu zamanlarda, tüketicilerin enerji kullanım alışkanlıkları değiştirilerek sistem üzerindeki yük dengelenir. Toplayıcılar, bu süreçte tüketicilere fiyat sinyalleri veya teşvikler sunarak tüketimin belirli zaman dilimlerine kaydırılmasını sağlar. Böylece sistemin tepe yükleri düşer ve enerji arz-talep dengesi korunur.

• Piyasa Katılımının Organize Edilmesi: Bireysel olarak enerji piyasalarına katılması mümkün olmayan küçük ölçekli aktörler (örneğin ev tipi güneş paneli sahipleri), toplayıcı aracılığıyla piyasaya toplu bir varlık gibi katılır. Toplayıcı, tüm grubu temsil eder, teklifler sunar ve piyasa kurallarına uygun işlemleri yürütür.

• Gelir Paylaşım Modelleri Geliştirme: Toplayıcı, piyasadan elde ettiği kazançları katılımcılar arasında adil ve şeffaf bir şekilde dağıtmakla sorumludur. Bu dağıtım, üretim miktarı, tüketim esnekliği veya batarya katkısı gibi kriterlere göre değişkenlik gösterebilir. Bu yapı, bireylerin enerji sistemine aktif katılımını ve kazanç sağlamasını teşvik eder.

• Esnek Yüklerin Optimizasyonu: Esnek yükler, enerji kullanım zamanları değiştirilebilen cihaz ve sistemleri ifade eder. Bunlar arasında ısıtma-soğutma sistemleri, elektrikli araç şarj istasyonları ve bataryalar yer alır. Toplayıcı, bu esnek yükleri merkezi olarak kontrol ederek hem tüketim maliyetlerini azaltır hem de sistem dengesine katkı sunar. Bu optimizasyon, yapay zekâ algoritmalarıyla desteklenerek anlık piyasa koşullarına göre en verimli stratejilerin uygulanmasını sağlar.

1.2 Toplayıcı Türleri

Enerji toplayıcıları, faaliyet gösterdiği alanlara göre sınıflandırılmaktadır:

• Tüketim Toplayıcısı (Load Aggregator): Elektrik tüketicilerinin talep esnekliğini yönetir.

• Üretim Toplayıcısı (Generation Aggregator): Dağıtık yenilenebilir enerji üreticilerini birleştirir.

• Esnek Varlık Toplayıcısı: Bataryalar, elektrikli araçlar, akıllı cihazlar gibi esnek enerji varlıklarını piyasaya entegre eder.

• Çift yönlü Toplayıcı: Hem üretim hem tüketimi yöneten karma modeller.

2. Toplayıcılık Neden Önemli?

2.1 Dağıtık Enerji Kaynaklarının Artışı

Güneş panelleri, rüzgar türbinleri ve batarya sistemleri gibi dağıtık enerji kaynaklarının artması, merkezi sistemlerin yerini daha parçalı ve dinamik yapılara bırakmaktadır. Bu durum, küçük ölçekli aktörlerin de sisteme etkin katılımını gerektirir.

2.2 Talep Esnekliğinin Değeri

Geleneksel olarak yalnızca üretim tarafı enerji dengesini sağlarken, günümüzde tüketim tarafının da esnek hale gelmesi beklenmektedir. Bu esneklik, sistemin dengesini sağlamada düşük maliyetli ve çevreci bir araçtır.

2.3 Elektrik Piyasalarının Açılması

Avrupa Birliği başta olmak üzere birçok ülkede enerji piyasaları yeniden yapılandırılmakta, toplayıcıların piyasaya katılımı teşvik edilmektedir. Türkiye’de de bu yönde adımlar atılmaktadır (örneğin: EPDK’nın 2023 tarihli “Esneklik ve Toplayıcılık Raporu”).

3. Yapay Zekâ Toplayıcılıkta Nasıl Kullanılır?

Toplayıcılık faaliyetleri, çok sayıda değişkenin, belirsizliğin ve anlık kararların olduğu bir yapıya sahiptir. Bu noktada yapay zekâ, karmaşık veri analizleri, öngörü modelleri ve optimizasyonlar sunarak büyük bir değer yaratmaktadır.

3.1 Talep ve Üretim Tahmin Modelleri

YZ destekli tahminleme sistemleri, bireysel tüketici davranışlarını öğrenerek gelecekteki enerji talebini tahmin eder. Aynı şekilde; bulutluluk oranı, rüzgar hızı gibi verilerle yenilenebilir üretimi öngörmektedir. Örnek: Almanya merkezli Next Kraftwerke, yapay zekâ ile rüzgar ve güneş santrallerinin üretimini dakikalık bazda tahmin ederek sanal santral yönetimini optimize etmektedir.

3.2 Gerçek Zamanlı Karar Verme

Toplayıcılar, binlerce prosumer’in üretim-tüketim verisini anlık olarak analiz edip, hangi anda hangi yüklerin devreye alınacağını ya da çıkarılacağını belirler. YZ tabanlı sistemler, bu kararları milisaniyeler içinde verebilmektedir. Örnek: Yapay sinir ağları ve pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning), batarya sistemlerinin şebekeye katkısını maksimize etmek için kullanılmaktadır.

3.3 Fiyat Tahmini ve Katılım Stratejileri

Elektrik piyasası oldukça volatil bir yapıya sahiptir. YZ modelleri, geçmiş piyasa verileriyle gelecekteki fiyatları tahmin etmekte ve en uygun katılım zamanlarını belirlemekte kullanılmaktadır. Örnek: Türkiye’de spot piyasa fiyatları (PTF), gün öncesi planlama için tahmin edilirken YZ destekli regresyon ve derin öğrenme modelleri kullanılmaktadır.

3.4 Anomali Tespiti ve Siber Güvenlik

Toplayıcılar çok sayıda cihazla bağlantılı çalıştığı için siber güvenlik riskleri yüksektir. Makine öğrenmesi, olağan dışı enerji desenlerini tespit ederek potansiyel saldırılara veya arızalara karşı önlem alınmasını sağlar. Örnek: Çin’de yapılan bir çalışmada, elektrikli araç şarj istasyonlarının davranış desenlerinden sapmalar tespit edilerek enerji hırsızlığı engellenmiştir.

4. Uygulama Alanları ve Senaryolar

4.1 Elektrikli Araç Filoları

Elektrikli araçlar hem tüketici hem de potansiyel enerji sağlayıcıdır (V2G – vehicle-to-grid). YZ destekli toplayıcılar, bu araçları şebeke dengeleme için kullanmaktadır. Örnek: AVM otoparklarında duran elektrikli araçlar, batarya durumlarına göre optimum olarak seçilip şebekeye enerji sağlayabilmekte ve talep artışında yükü hafifletmektedir.

4.2 Akıllı Evler

Akıllı sayaçlar, termostatlar, çamaşır makineleri gibi cihazlar, merkezi bir yapay zekâ destekli sistem tarafından yönetilerek toplam talep düşük maliyetli saatlere kaydırılmaktadır. Örnek: Gündüz saatlerinde güneş enerjisi yüksek olduğunda çamaşır makinelerinin otomatik olarak devreye girmesi.

4.3 Sanal Santraller (Virtual Power Plants)

YZ destekli toplayıcılar, çok sayıda küçük üretici ve batarya sistemini bir araya getirerek sanal santraller oluşturmaktadır. Örnek: Tesla’nın Avustralya’da kurduğu sanal santral projesi, evlerdeki bataryaları birleştirerek 100 MW’a yakın bir esnek üretim kapasitesi yaratmıştır.

5. YZ ile Entegre Olmuş Uygulama Örnekleri

Gelişen enerji teknolojileri ve yapay zekâ destekli çözümler, toplayıcılık modellerinin pratikte uygulanmasını mümkün kılmakta ve birçok alanda başarıyla hayata geçirilmektedir. Aşağıda, yapay zekâ ile entegre edilmiş bazı güncel uygulama örneklerine yer verilmiştir:

• Mahalle Temelli Enerji Kooperatifleri (Mikro Toplayıcılar): Almanya’nın Feldheim köyü, tamamen yenilenebilir kaynaklara dayalı kendi enerji sistemini kurmuş bir örnektir. Burada, güneş paneli ve rüzgar türbinlerine sahip bireysel evler yapay zekâ ile optimize edilmiş bir mikro şebeke üzerinden birbirine bağlanmıştır. Toplayıcı benzeri sistem, üretim ve tüketimi anlık olarak dengeleyerek fazla enerjiyi depolamakta veya şebekeye satmaktadır. Yapay zekâ, hava durumu tahminleri ve tüketici alışkanlıkları gibi verileri analiz ederek enerji yönetimini otonom bir şekilde gerçekleştirmektedir.

• AVM’lerde Talep Yönetimi (HVAC ve Batarya Entegrasyonu): Hollanda’da bulunan bazı büyük alışveriş merkezleri, yapay zekâ tabanlı enerji yönetim sistemleriyle donatılmıştır. Örneğin, bataryalar ve ısıtma-soğutma (HVAC) sistemleri, toplayıcı tarafından yönetilerek yüksek talep zamanlarında enerji tüketimi azaltılmakta, düşük talep dönemlerinde ise bataryalar şarj edilmektedir. Yapay zekâ, enerji fiyatlarını ve iç ortam verilerini analiz ederek optimum konfor ve maliyet dengesini sağlamaktadır.

• Sanayi Tesislerinde Yük Dengeleme ve Esnek Üretim Süreçleri: İsveç’teki çelik üreticisi SSAB, yapay zekâ destekli üretim planlama sistemlerini kullanarak enerji yoğun süreçlerini esnek hale getirmiştir. Toplayıcı rolü üstlenen sistem, elektrik piyasasındaki fiyat dalgalanmalarını takip ederek üretim hattının enerji kullanımını buna göre ayarlamaktadır. Bu sistem sayesinde, tesis hem enerji maliyetlerinden tasarruf sağlamakta hem de şebeke dengesine katkıda bulunmaktadır.

Sonuç

Enerji toplayıcılığı, geleceğin enerji sistemlerinin olmazsa olmaz unsurlarından biridir. Dağıtık enerji kaynaklarını, tüketici esnekliğini ve gelişmiş veri analizini bir araya getiren bu sistem, sürdürülebilir, verimli ve demokratik bir enerji yapısının temelini oluşturmaktadır. Yapay zekâ ise bu yapının beyni olarak görev yapmaktadır: karmaşık kararları basitleştirir, belirsizlikleri yönetir ve kaynak kullanımını optimize eder. Türkiye’nin bu alanda hızlı adımlar atması, hem teknolojik rekabet gücünü artıracak hem de vatandaşların enerji sistemine aktif katılımını mümkün kılacaktır. Enerjide yapay zekâ destekli toplayıcılık, sadece teknolojik değil, aynı zamanda sosyal ve ekonomik bir devrimdir.