Proje İçeriği

Projemiz; yapay zekâ destekli enerji satış fiyatı (PTF - Piyasa Takas Fiyatı) tahminlemesini, müşterilerimizin enerji üretim ve tüketim verileriyle harmanlayarak doğru depolama kapasitesinin belirlenmesine destek olan web tabanlı bir karar destek platformudur. Amaç, enerji yatırımlarını yalnızca geçmiş fiyat verileriyle değil, yapay zekânın kurguladığı geleceğe dönük fiyat senaryolarıyla değerlendirerek yatırımcıya ve proje ekibimize daha bilinçli, veriye dayalı kararlar için zemin sunmaktır.

Platformun merkezinde yer alan AI PTF tahminleme modülü, EPİAŞ şeffaflık platformundan aldığı geçmiş saatlik elektrik fiyatlarını, dönemsel fiyat davranışları, hafta içi/hafta sonu farklılıkları ve yakın dönem piyasa eğilimleriyle birlikte işleyerek geleceğe yönelik fiyat tahminleri üretir. Model tek bir kesin senaryo sunmaz, farklı piyasa koşullarını temsil eden alternatif senaryolar kurgular. Bu sayede düşük ve yüksek fiyatlı saatler arasındaki fark analiz edilir, bataryanın düşük fiyatlı saatlerde şarj edilip yüksek fiyatlı saatlerde kullanılması veya satılması gibi stratejilerin ekonomik potansiyeli ölçülebilir hale gelir.

Platformun ayırt edici yönü, bu fiyat öngörülerini projeye özgü verilerle eşleştirmesidir: üretim ve tüketim profili, güç, verimlilik ve tarife yapısı gibi parametreler birlikte değerlendirilir. Bu değerlendirme sonucunda platform, projeye en uygun batarya boyutunu belirler ve müşterinin yapacağı yatırımı kaç yılda geri kazanacağını hesaplar. GES, RES, HES, BESS ve TES projeleri için teknik ve ekonomik değerlendirmeler tek bir ekran üzerinden yürütülebilir. Bu da hem proje ekibimizin doğru ürün ve kapasite kombinasyonunu hızlıca belirlemesini hem de müşterinin yatırımının geri dönüş süresini somut biçimde görmesini sağlar.

Tahminler kesin sonuç olarak sunulmaz, farklı piyasa koşullarının değerlendirilmesine yardımcı olur. Böylece platform basit bir hesaplama aracı olmaktan çıkar, belirsizliği yöneten ve nihai kararı kullanıcıda bırakan bir karar destek sistemine dönüşür.

Projenin Amacı

Proje, kurum bünyesinde yeni kurulmuş bir iş biriminin manuel olarak yürüttüğü teklif ve fizibilite hazırlama sürecini iyileştirmek amacıyla geliştirilmiştir. Manuel hesaplamalara dayanan süreç, platform sayesinde veriye dayalı ve standart bir yapıya kavuşturulmuş; sağlanan zaman tasarrufu sonucunda yatırım yaklaşık 4,6 ayda kendini amorti edeceği hesaplanmıştır.

Projenin ikinci fazında sistem geliştirilerek zamanla doğrudan karar verme yeteneğine sahip bir yapıya evrilmesi planlanmaktadır. 

Ayrıca platform, doğru boyutlandırılan batarya sistemleri sayesinde yenilenebilir enerjinin şebekeye aktarılamayan kısmının depolanarak değerlendirilmesine ve dolayısıyla fosil yakıt bağımlılığının azaltılmasına dolaylı katkı sağlamaktadır; bu katkının sayısal olarak izlenebilmesi için karbon ayak izi hesaplama modülü de yol haritasına eklenmiştir.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Projenin en önemli yenilikçi yönü, yapay zekâ ile üretilen saatlik PTF tahminlerini doğrudan enerji depolama senaryolarının değerlendirilmesinde kullanmasıdır. Sistem, fiyat tahminini yalnızca bir grafik olarak sunmakla kalmaz; bu öngörüyü projenin üretim-tüketim profili ve bataryanın teknik özellikleriyle ilişkilendirerek ekonomik açıdan anlamlandırır.

Böylece "Elektrik fiyatı ne olabilir?" sorusundan, "Bu fiyat koşullarında bu projedeki batarya nasıl bir ekonomik değer sağlayabilir?" sorusuna geçilir. Projenin asıl yeniliği, fiyat öngörüsünü projeye özel ve anlaşılır bir yatırım değerlendirmesine dönüştüren bu bütünleşik yaklaşımdır.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

ENERJİ ÇÖZÜMLERİ DİREKTÖRLÜĞÜ

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Proje, üst yönetimin talebi doğrultusunda hayata geçirilmiştir. Analiz ve geliştirme aşamalarında düzenli toplantılar yapılarak üst yönetimden geri bildirim alınmış, proje bu geri bildirimler doğrultusunda şekillendirilmiştir. Platform tamamlandığında ise üst yönetim, sürecin bir parçası olmanın ötesine geçerek platformun aktif kullanıcıları hâline gelmiştir.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Evet, proje sonunda elde edilen sonuçları hem teknik hem de ekonomik açıdan analiz edebildik. Geliştirilen yapay zekâ modeliyle saatlik Piyasa Takas Fiyatı (PTF) tahminleri oluşturuldu; düşük ve yüksek fiyatlı saatler ile bu saatler arasındaki fiyat farkları incelendi. Model çıktıları geçmiş piyasa verileriyle karşılaştırılarak fiyat eğilimlerini ve gün içi değişimleri ne ölçüde yansıttığı değerlendirildi.

AI PTF tahminleri daha sonra projelere ait üretim, tüketim ve batarya parametreleriyle birleştirildi. Böylece farklı batarya kapasitesi, güç, verimlilik ve işletme senaryolarının ekonomik sonuçları proje bazında karşılaştırılabilir hale geldi. Platform sayesinde sonuçlar yalnızca sayısal tablolarla değil, dashboard üzerindeki grafik ve özet göstergelerle de incelenebildi.

Analizler, yapay zekâ destekli PTF tahminlerinin enerji depolama yatırımlarının değerlendirilmesinde anlamlı bir karar destek girdisi sağlayabileceğini gösterdi. Bununla birlikte tahminler kesin fiyat sonuçları olarak değil; piyasa koşulları değiştikçe güncellenmesi, gerçekleşen verilerle karşılaştırılması ve performansı düzenli olarak izlenmesi gereken öngörüler olarak ele alınmaktadır.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

5

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Proje, dış kaynak kullanılmadan, kurum içerisinde oluşturulan proje ekibi ve BT & Dijital Dönüşüm departmanımız tarafından uçtan uca geliştirilmiştir.

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Yazılım geliştirme ve tahminleme süreçlerinde OpenAI'ın ChatGPT ürünü kullanılmıştır.