Güneş enerjisi santralleri için iyileştirilmiş önleyici bakım planlaması
Improved preventive maintenance planning for solar power plants
Yazar: HALİL KARAYEL
Danışman: DOÇ. DR. AHMET AKTAŞ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Güneş enerjisi santrali = Solar energy plant ; Koruyucu bakım planlaması = Preventive maintenance planning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Öngörücü bakım = Predictive maintenance

Özet:
Son yıllarda artan çevresel felaketler, iklim değişiklikleri, doğal afetlerin üzerine bir de savaşların eklenmesiyle enerji krizlerini beraberinde getirdi. Bu durumların üzerine ülkeler birleşip yeni senaryolar ile yeni enerji planlarını yayınladı. Bu yeni enerji senaryolarında ve gelecek planlamalarında güneş enerji santrallerinin en büyük payı oluşturacağı görülmektedir.  Günümüzde güneş enerjisi santrali kullanımının artan büyüme oranı, amacı maliyet etkin bir şekilde enerji üretmeyi sağlamak olan yatırımcıların, devlet kurumlarının ve diğer paydaşların bu konuda yeni sistemsel değişikliklere gitmesine sebep oldu. Beraberinde getirdiği enerji arzı güvenliği sorunu nedeniyle bu değişikliklerin mevcut kaygıları artırdığı söylenebilir. Bu durum, güvenilirlik, tesis ve makine bileşen arızalarının tespiti yoluyla sürekli çalışmayı sağlayan ve endüstriyel sistemlerde sürdürülebilir üretim için önemli bir parametre olan bakım işlemini çok daha önemli hale getirmektedir. Sistemin güvenilirliğini artırmak için en iyi kombinasyon önleyici bakım aralıkları ile değiştirilen bileşenlerin optimize edilmesi ile belirlenen seçici ve önleyici bakım eylemlerinin optimizasyonu- sağlanarak uygun bakım planlarını oluşturulmalıdır. Bu çalışmanın amacı bir güneş enerjisi santrali sisteminin kullanılabilirliğini en üst düzeye çıkaran Önleyici Bakım Planlaması için yeni bir model önermektir. Bu yeni modeli oluşturmak için ise tahmin metotlarının optimum seviyede uygulanıldığı makine öğrenmesinde kullanılan yeni teknolojileri tesislerin bakım sistemlerine entegrasyonu temel alınmıştır. Uzun zaman sürecinde alınmış olan anlamlı veriler kullanılarak arızalara sebep olan ve verimliliği düşüren faktörler uygun analizlerle tespit edilerek doğru bir metod geliştirme yapılabileceği amaçlanmıştır. Kurulan iyileştirilmiş bakım sistemleriyle enerji arz güvenliğini sağlayan, verimli, bakım ve işletme maliyetini düşüren bir yapı oluşturulmasına zemin hazırlaması beklenilmektedir.

Abstract:
In recent years, increasing environmental disasters, climate changes, natural disasters and wars have brought about energy crises. Following these situations, countries published new energy plans with new scenarios. It is seen that solar power plants will constitute the largest share in these new energy scenarios and future planning. Today, the increasing growth rate of the use of solar power plants has caused investors, government institutions and other stakeholders, whose aim is to produce energy in a cost-effective manner, to make new systemic changes in this regard. The fact that these changes bring with them the problem of energy supply security raises the highest concerns. Maintenance reliability is an essential parameter for sustainable production in industrial systems as it ensures continuous operation through the detection of plant and machine component failures. To increase the reliability of the system, the best combination is to determine the optimum preventive maintenance intervals and the optimum replacement components, and to create appropriate maintenance plans by optimizing selective and preventive maintenance actions. The aim of this study is to propose a new model for Preventive Maintenance Planning that maximizes the availability of a solar power plant system. To create this new model, the integration of new technologies used in machine learning, where prediction methods are applied at an optimum level, into the maintenance systems of the facilities was taken as a basis. It is aimed to develop an accurate method by using meaningful data collected over a long period of time to identify the factors that cause malfunctions and reduce efficiency through appropriate analysis. It is expected that the established improved maintenance systems will pave the way for the creation of a structure that ensures energy supply security, is efficient, and reduces maintenance and operating costs.