Gemi elektrik şebekelerinde derin öğrenme uygulamaları
Deep learning applications on ship electric grids
Yazar: TAYFUN UYANIK
Danışman: PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU ; PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Deniz Bilimleri = Marine Science ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Denizcilik sektörü çok geniş kapsamda denetlenmesi gereken uluslararası bir sektördür. Bu sektördeki paydaşların denetlenmemesi durumunda büyük çevresel felaketler oraya çıkabilir, bu da doğaya ve insan yaşamına çok büyük zararlar verebilir.
Denizcilik sektörünün denetleyici tepe organizasyonu olan Uluslararası Denizcilik Örgütü, sektördeki paydaşların faaliyetlerinin denetlenip düzenlenmesi adına çeşitli kural ve yönetmelikler uygulamaktadır. Sektörde faaliyet gösteren firmaların ise bu kural ve yönetmeliklere uyma yükümlülüğü vardır. 
Son yıllarda denizcilik sektörü vasıtasıyla taşınan ticari mal miktarının artması nedeniyle birtakım çevresel problemler baş göstermiştir. Bu problemler nedeniyle Uluslararası Denizcilik Örgütü çeşitli tedbirler almak zorunda kalmıştır. Bu tedbirler çerçevesinde çevre kirliliği ve emisyonların azaltılması adına çeşitli kurallar yayınlanmıştır.
Denizcilik sektöründe Uluslararası Denizcilik Örgütü'nün koyduğu kuralların uygulanması yeni nesil teknolojilerin ve çevreci yöntemlerin denizcilik sektörüne dahil edilmesinin de önünü açmıştır. Bu bağlamda denizcilik firmaları çeşitli araştırma ve geliştirme faaliyetlerine ağırlık vermeye ve çevreci teknolojilerle emisyon oranını düşürmeye çalışmaktadır. Büyük firmalar açısından Uluslararası Denizcilik Örgütü'nün koyduğu emisyon sınırlamalarına uymak sahip oldukları büyük ekonomik güç sayesinde yaptıkları çalışmalar çerçevesinde daha kolay olabilirken nispeten küçük firmalar için ise bu süreçte bazı zorluklar olabilmektedir. Küçük firmalar bu süreçte fayda-maliyet analizi yaparak verimli ve ekonomik yöntemler araştırıp geliştirme ihtiyacı içindedir. 
Veriye dayalı teknikler, son yıllarda bilim dünyasının gündeminde yer almaya başlamıştır. Özellikle gelişen teknoloji sayesinde her türlü sistemden veri almanın geçmişe göre nispeten kolaylaşması veriye dayalı algoritmaların önemini arttırmıştır. Bu nedenle veriye dayalı algoritmaların son yıllarda uygulama alanı artmıştır. Hemen hemen bütün sektörlerde veriye dayalı algoritmaların çok çeşitli uygulamaları gündeme gelmekte ve yapılan uygulamalarda başarılı sonuçlar elde edilmektedir.
Veriye dayalı yaklaşımlar bu noktada da öne çıkmakta ve başka endüstri alanlarına uygulanan teknikler denizcilik sektöründeki problemlerin çözümünde de katkı vermektedir. Denizcilik sektörü, gelişen teknolojiden nasibini almakta ve veriye dayalı uygulamalar sektörde bazı problemlerin çözümüne katkı vermeye başlamıştır. Örneğin; sisli ve olumsuz hava koşullarının hüküm sürdüğü sularda görüş mesafesinin bilinmesi denizcilik sektöründe seyir güvenliğinin sağlanması adına önemli bir problemdir. Bu problemin çözümünde çevresel koşulları kullanarak görüş mesafesinin hesaplanması gerekmektedir. Bu alanda yapılan çalışmalarda elde edilen başarılı sonuçlar sayesinde her türlü hava koşulunda görüş mesafesi tahmin edilebilmektedir.
Denizcilik sektöründe en önemli gider kalemi yakıt tüketimi olarak öne çıkmaktadır. Bu nedenle denizcilik firmaları yakıt tüketimini azaltıcı teknolojilerin geliştirilmesi için yatırım yapmaktadır. Büyük firmalar açısından bu yatırımların maliyetinin karşılanması nispeten kolay olsa da küçük firmalarda durum böyle değildir. Yenilikçi teknolojiler ile gemilerini donatamayan firmalar zaman içinde piyasadaki yerini kaybetmekte, bazı firmalar ise Uluslararası Denizcilik Örgütü kurallarını sağlayamadıkları için çeşitli cezalar ve yaptırımlarla karşı karşıya kalmakta ve maddi zararlara uğramaktadır.
Denizcilik sektöründe en önemli gider kalemi olan yakıt tüketiminin tahmini işlemi ile bir seferde karşılaşılabilecek bütün durumlar için sefer boyunca harcanan yakıt tüketiminin tahmin edilmesiyle ortaya çıkabilecek emisyonların hesabı yapılabilmektedir. Veriye dayalı algoritmalardan önce de yakıt tüketimi çeşitli yöntemlerle hesaplanıyordu ancak bu yöntemler sayesinde hesaplama süreçleri hızlanmış ve hesap karmaşası azalmıştır.
Veriye dayalı yaklaşımlar başarılı olması yanında fayda-maliyet olarak verimli yöntemler olarak öne çıkmaktadır. Bu sayede ekonomik gücü nispeten düşük olan denizcilik firmaları da bu yeni teknolojiye erişebilmekte ve faaliyet gösterdiği sırada karşılaştığı problemleri veriye dayalı yöntemler yardımıyla çözebilmektedir. 
Bu tez çalışmasında, denizcilik sektöründe yer alan üç adet problem seçilmiş ve veriye dayalı yöntemler yardımıyla çözümler üretilmeye çalışılmıştır. "Gemi Elektrik Şebekelerinde Derin Öğrenme Uygulamaları" ile makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin gemi elektrik şebekeleri üzerinde uygulanması sayesinde şebeke problemlerinin azaltılması, veriminin artması bu sayede de doğaya salınan emisyonların azaltılması gibi hedefleri gerçekleştirmede önemli bir çalışma olacağı öngörülmüş ve gemi elektrik şebekesinde oluşan sorunların çözümünde veriye dayalı yaklaşımlar kullanılmıştır. Literatürdeki çalışmalar incelendiğinde ülkemizde bu alanda yapılan çalışmaların kısıtlı olduğu tespit edilmiştir ve Uluslararası Denizcilik Örgütü kuralları ile ilgili cezalar, emisyonların azaltılamaması ve gemi enerji verimliliğinin artırılamamasının gelecek yıllarda Türk denizcilik sektörüne maddi zararları olacağı tespit edilmiştir. Yapılan çalışmanın çıktılarının ülkemiz denizcilik sektörü paydaşları ile paylaşılması sayesinde ülkemizin bu alanda güncelliği yakalaması ve uğrayacağı kayıpların en aza indirilmesi konusunda katkı verilmesi hedeflenmiştir.
Tez kapsamında ele alınan ilk vaka çalışmasında ticari amaçla kullanlan bir konteyner gemisi seçilmiş ve bu konteyner gemisini işleten firmadan geminin belirli bir zamandaki sefer verisi elde edilmiştr. Elde edilen bu veri seti işlenip veriye dayalı algoritmaların üzerinde çalışabileceği işlenmiş bir veri setine dönüştürülmüştür. Elde edilen veri setindeki çok sayıdaki giriş değişkeninin yardımıyla veriye dayalı algoritmalardan çıkış değişkenini hesaplaması istenmiştir. Bu vaka çalışmasında literatürde sıklıkla karşılaşılan veriye dayalı algoritmalar yardımıyla yakıt tüketimi tahmini yanında gemide üretilen elektriksel gücün de tahmini yapılmıştır. Bu yeni çıkış değişkeni de çalışmayı özgünleştirmiştir. Elektriksel gücün tahmin edilmesi sayesinde verimlilik hesaplarında kullanılan bir değişken de pratik bir yöntem yardımıyla bulunmuştur. Çalışmada ayrıca veri setindeki değişkenlerin birbiri arasındaki ilişkilerin modellenmesi adına Pearson Korelasyon Matrisi ve çeşitli ikili grafikler kullanılmıştır. Algoritmalar ilk aşamada istenilen başarıyı sağlayamamışlar ve bu nedenle algoritma parametreleri ayarlanmıştır. Yapılan bu ayarlama işlemi sonrasında algoritmalar istenilen tahmin başarısını yakalamış ve tahmin işlemi sonlandırılmıştır. Bu aşamada algoritmaların bir ezberleme problemi olup olmadığının belirlenmesi ve elde edilen sonuçların doğrulanması adına K-katlamalı çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen doğrulama sonuçları herhangi bir ezberleme durumu olmadığını ve simülasyon sonuçlarını doğrulamıştır. Simülasyonlar sonucunnda gemideki elektriksel gücün tahmini için Derin Sinir Ağı algoritması en başarılı yöntem olarak ortaya çıkmıştır.
Tez konusu ile ilgili yapılan ikinci vaka çalışmasında bir kimyasal tanker gemisinde elektrik ihtiyacını sağlayan jeneratörlerin ürettiği elektriksel gücün tahmini veriye dayalı yöntemler yardımıyla gerçekleştirilmiştir. Çeşitli giriş değişkenlerinin yardımıyla çıkış değişkeni olan sistemde yer alan üç adet jeneratörün yükleri algoritmalar tarafından ayrı ayrı tahmin edilmiştir. Bu vaka çalışmasında önceki çalışmadan farklı olarak giriş değişkenlerinin tahmin sürecinde çıkış değişkeninin bulunmasında nasıl bir etkisinin olduğu da gösterilmiştir. Çalışma sonuçları incelendiğinde her bir jeneratörün gücünün ayrı ayrı tahmin edildiği senaryoda Karar Ağacı yöntemi en başarılı yöntem olurken, toplam yük tahmini senaryosunda ise Derin Sinir Ağı en başarılı algoritma olarak öne çıkmıştır.
Tez konsunda yapılan son vaka çalışmasında ise bir konteyner gemisi incelenmiştir. Sefer sırasında genelde seyir durumunda faydalanılan ve ana makinanın ürettiği enerjinin bir kısmını elektrik enerjisine çevirerek gemide enerji verimliliğine katkıda bulunan şaft jeneratörünün ürettiği güç tahmin edilmiştir. Yapılan simülasyonlar sonucunda Çoklu Doğrusal Regresyon algoritması bu problem için en başarılı yöntem olmuştur. 
Tez çalışması kapsamında incelenen üç problem ve elde edilen sonuçlar ışığında veriye dayalı aloritmaların gemide ani güç dalgalanmaları karşısında alınabilecek önlemler, enerji verimliliğinin arttırılması konusunda yapılacak işlemler, iş güvenliği ve yapılan operasyonların güvenli bir şekilde tamamlanması hususlarında Denizcilik sektörü paydaşları açısından yararlı olabileceği saptanmıştır. İlerleyen yıllarda teknolojinin gelişmesiyle gemilerden anlık olarak veri alma işlemi yapılabilecek ve çok daha güçlü modeler yardımıyla tüm bu problemlere ilişkin çözümler daha da geliştirilebilecektir.

Abstract:
The maritime sector is an international sector that must be inspected on a large scale. If the stakeholders in this sector are not audited, major environmental disasters can occur, which can cause enormous damage to nature and human life.
The International Maritime Organization, which is the top supervisory organization of the maritime sector, applies various rules and regulations to supervise and regulate the activities of the stakeholders in the sector. Companies operating in the sector must comply with these rules and regulations.
Some environmental problems have arisen in recent years due to increased commercial goods transported through the maritime sector. Due to these problems, the International Maritime Organization had to take various measures. Within the framework of these measures, various rules have been published to reduce environmental pollution and emissions.
Implementing the rules set by the International Maritime Organization in the maritime sector paved the way for including new-generation technologies and environmentalist methods in the maritime sector. In this context, maritime companies are focusing on various research and development activities and reducing the emission rate with environmentally friendly technologies. While it may be easier for large companies to comply with the emission limits set by the International Maritime Organization within the framework of their work, thanks to their great economic power, there may be some difficulties in this process for relatively small companies. Small companies require researching and developing efficient and economical methods by making cost-benefit analyses in this process.
Data-driven techniques have been on the agenda of the scientific world in recent years. Mainly thanks to the developing technology, getting data from all kinds of systems has become relatively more straightforward compared to the past, increasing the importance of data-driven algorithms. For this reason, the application area of data-driven algorithms has increased in recent years. A wide variety of applications of data-drivven algorithms are on the agenda in almost all sectors, and successful results are obtained in the applications.
Data-driven approaches also come to the fore at this point, and techniques applied to other industrial areas also contribute to solving problems in the maritime sector. The maritime sector is getting its share from developing technology, and AI-based applications have started to solve some problems in the sector. For example, Knowing the visibility in foggy and unfavourable weather conditions is an important problem in the maritime industry to ensure navigational safety. To solve this problem, it is necessary to calculate the viewing distance using environmental conditions. Thanks to the successful results obtained in the studies in this field, the visibility distance can be estimated in all weather conditions.
The essential expense item in the maritime sector is fuel consumption. For this reason, maritime companies invest in developing technologies that reduce fuel consumption. While it is relatively easy for large firms to cover the cost of these investments, this is not the case for small firms. Companies that cannot equip their ships with innovative technologies lose their place in the market over time. Some companies face various penalties and sanctions and suffer material losses because they cannot meet the rules of the International Maritime Organization.
With the estimation of fuel consumption, which is the most important expense item in the maritime sector, the emissions that may arise can be calculated by estimating the fuel consumption spent during the voyage for all situations that may be encountered at a time. Before data-driven algorithms, fuel consumption was calculated with various methods, but thanks to these methods, calculation processes were accelerated and calculation complexity was reduced.
In addition to being successful, data-driven approaches stand out as cost-effective methods. In this way, maritime companies with relatively low economic power can also access this new technology and solve the problems they encounter while operating with the help of data-driven methods.
In this thesis, three problems in the maritime sector were selected and solutions were tried to be produced with the help of the AI-based methods. With the "Deep Learning Applications in Ship Electric Grids", it is predicted that it will be an important study in realizing the objectives such as reducing network problems, increasing efficiency, and thus reducing emissions released to the nature, with the help of the application of machine learning and deep learning methods on ship electrical grids. When the studies in the literature are examined, it has been determined that the studies in this field are limited in our country and it has been determined that the penalties related to the rules of the International Maritime Organization, the inability to reduce emissions and the failure to increase ship energy efficiency will cause financial losses to the Turkish maritime sector in the coming years. It is aimed to contribute to our country's keeping up-to-date in this field and minimizing the losses it will suffer.
In the first case study covered in the thesis, a container ship used for commercial purposes was selected, and the ship's voyage data at a particular time were obtained from the company operating this container ship. This obtained data set was processed and transformed into a processed one on which data-based algorithms can work. With the help of many input variables in the obtained data set, data-driven algorithms were asked to calculate the output variable. In this case study, with the help of data-driven algorithms frequently encountered in the literature, the electrical power produced on the ship is also estimated, besides the fuel consumption estimation. This new output variable has also made the study unique. With the help of the estimation of the electrical power, a variable used in the efficiency calculations was also found with the help of a practical method. The study used Pearson Correlation Matrix and various binary graphs to model the relations between the variables in the data set. Algorithms could not achieve the desired success in the first stage, so algorithm parameters were adjusted. After this adjustment process, the algorithms achieved the desired prediction success and the estimation process was terminated. At this stage, the K-fold cross-validation method was used to determine whether the algorithms have a memorization problem and to verify the results obtained. The obtained validation results confirmed no memorization and the simulation results. As a result of the simulations, the Deep Neural Network algorithm has emerged as the most successful method for estimating the electrical power on the ship.
In the second case study on the subject of the thesis, the electrical power produced by the generators providing the electricity needed on a chemical tanker ship was estimated with the help of data-driven methods. With the help of various input variables, the algorithms separately estimated the loads of the three generators in the system with the output variable. This case study, unlike the previous study, it is also shown how the input variables have an effect on finding the output variable in the estimation process. When the results of the study are examined, the Decision Tree method is the most successful in the scenario where the power of each generator is estimated separately. At the same time, the Deep Neural Network stands out as the most successful algorithm in the total load estimation scenario.
In the last case study on the thesis, a container ship was examined. The power produced by the shaft generator, which is generally used during the voyage and contributes to the energy efficiency of the ship by converting some of the energy produced by the main engine into electrical energy, has been estimated. As a result of the simulations, the Multiple Linear Regression algorithm has been the most successful method for this problem.
In the light of the three problems examined within the scope of the thesis and the results obtained, it has been determined that data-driven algorithms can be beneficial for the maritime sector stakeholders in terms of measures to be taken against sudden power loses and fluctaations on the ship, actions to be taken to increase energy efficiency, occupational safety and the safe completion of operations. In the following years, with the development of technology, instant data can be obtained from ships and solutions for all these problems will be developed further with the help of much more powerful models.