Endüstri 4.0 entegrasyonu ile Türkiye elektrik enerjisi dağıtım ağı arızalarının gerçek zamanlı ve yapay zekâya dayalı öngörü sisteminin geliştirilmesi: İzmir-Çeşme uygulaması
Improvement of real time and artificial intelligence based fault prediction system of electricity distribution network of Turkey with Industry 4.0 integration: Izmir-Cesme case study
Yazar: MAHMUT SAYAR
Danışman: PROF. DR. HİLMİ YÜKSEL
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İşletme = Business Administration
Dizin: Arıza = Fault ; Dağıtım şebekeleri = Distribution networks ; Derin öğrenme = Deep learning ; Elektrik dağıtım sistemleri = Electric distribution systems ; Endüstri 4.0 = Industrial 4.0 ; Gerçek zamanlı sistemler = Real time systems ; Hedef programlama = Goal programming ; Optimizasyon = Optimization ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Öngörü = Foresight

Özet:
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

Abstract:
World is going fast forward inside of a transformation in which there is continues flow of data between different systems, systems can alert each other, operational decisions and improvements can be executed autonomously by reason of means of developments in fields of artificial intelligence, hardware and software. Thanks to smart transformation, named as Industry 4.0, products, things, processes, machines, equipments and many more platforms are connected to each other in real time and again operations are executed in real time; daily life is affected in many aspects. Along with increase of Industry 4.0 integration level in Turkish public and private sectors, not only effectiveness of state governance and operation will increase; there will be an increase of quality in services of institutions give. There will be improvements of cost savings in State cost sections. In this study, together with integration of Industry 4.0 technologies gains in electricity distribution networks; hybrid model deep learning method for predicting hourly system status of distribution network and goal programming technique is suggested. In this study, status of distribution network and energy consumption in Çeşme and hourly data meteorological factors of the district are used. Prediction results of one hundred different deep learning models are obtained. The prediction results of deep learning models are used in the goal programming model. In terms of access to energy without interruption, it is aimed to increase the quality of service provided to individuals, public and private sector enterprises and to choose deep neural network model that minimizes the operating cost of the electricity distribution enterprise. An algorithm is developed that enables deep learning and goal programming models to work in real time, and suggests optimal prediction model. Study is featured as preliminary work in terms of its application in established and planned to be established electric distribution networks in Turkey by developing techniques in use with increase in number of factors that affect networks and increase of data volume. 

Keywords: Industry 4.0, Artificial Intelligence, Deep Learning, Goal Programming, Optimization, Operations Management, Electric Power Distribution Network, Fault Diagnosis, Production and Service Systems, Public Sector, Reliability