Yapay Zekâ Destekli Akıllı Şebeke Yönetimi

Yapay Zekâ Destekli Akıllı Şebeke Yönetimi

Enerji sistemleri, artan dağıtık üretim, elektrikli araçlar, depolama sistemleri ve değişken tüketim davranışları nedeniyle giderek daha karmaşık hale gelmektedir. Bu dönüşüm, klasik şebeke işletme ve planlama yaklaşımlarının ötesine geçilmesini gerektirir.

Yapay zekâ destekli akıllı şebeke yönetimi, bu karmaşık yapıyı anlamlandırmak, tahmin etmek ve optimize etmek için veri odaklı ve öğrenen sistemler geliştirmeyi hedefler. Bu yaklaşım, yalnızca mevcut durumu analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda geleceğe yönelik kararları da optimize eder.

Ne konularda uzmanlık sunuyoruz?

Araştırma Kapsamı

Yük tahmini ve üretim öngörü sistemleri

_____________
Old there any widow law rooms. Agreed but expect repair she nay sir silent person. Direction can dependent situation attempted.

Business law

Departure so attention pronounce satisfied daughters am. But shy tedious pressed studied opinion entered windows off. Advantage dependent suspicion convinced.

Şebeke durumu kestirimi ve anomali tespiti

_____________
Old there any widow law rooms. Agreed but expect repair she nay sir silent person. Direction can dependent situation attempted.

Employment Law

Departure so attention pronounce satisfied daughters am. But shy tedious pressed studied opinion entered windows off. Advantage dependent suspicion convinced.

Dağıtım trafoları ve hatlar için veri tabanlı analizler

_____________
Old there any widow law rooms. Agreed but expect repair she nay sir silent person. Direction can dependent situation attempted.

Civil Litigation

Departure so attention pronounce satisfied daughters am. But shy tedious pressed studied opinion entered windows off. Advantage dependent suspicion convinced.

Elektrikli araç şarj altyapısının optimizasyonu

_____________
Old there any widow law rooms. Agreed but expect repair she nay sir silent person. Direction can dependent situation attempted.

Business Litigation

Departure so attention pronounce satisfied daughters am. But shy tedious pressed studied opinion entered windows off. Advantage dependent suspicion convinced.

Enerji depolama sistemlerinin operasyonel planlaması

_____________
Old there any widow law rooms. Agreed but expect repair she nay sir silent person. Direction can dependent situation attempted.

Insurance Defense

Departure so attention pronounce satisfied daughters am. But shy tedious pressed studied opinion entered windows off. Advantage dependent suspicion convinced.

Yapay zekâ tabanlı piyasa ve fiyatlama modelleri

_____________
Old there any widow law rooms. Agreed but expect repair she nay sir silent person. Direction can dependent situation attempted.

Insurance Defense

Departure so attention pronounce satisfied daughters am. But shy tedious pressed studied opinion entered windows off. Advantage dependent suspicion convinced.

Teknolojik Yaklaşım

IEI’de geliştirilen yöntemler, klasik mühendislik modelleri ile modern yapay zekâ tekniklerini bir araya getirir:

Öne Çıkan Çalışmalar

TRAFORM – Trafo Analitiği ve Karar Destek Platformu

TRAFORM, dağıtım şebekesindeki trafolardan elde edilen yüksek çözünürlüklü veriyi analiz ederek karar destek mekanizmaları üreten bir yazılım platformudur.

TRAFORM

Platform kapsamında:

  • Yük profili analizi ve trend çıkarımı
  • Reaktif güç ve güç faktörü değerlendirmeleri
  • Trafo doluluk ve demant analizleri
  • Becayiş (trafo yer değişimi) optimizasyonu
  • Veri tabanlı verimlilik ve kayıp analizi

gerçekleştirilmektedir.

Yapay Zekâ Tabanlı Şarj Altyapısı ve Fiyatlama (Chargelligent)

Doğru zamanda doğru kullanıcıya doğru fiyat sinyalini göndererek hem şebeke yükünü optimize etmek hem de ticari verimliliği artırmaktır.

Chargelligent

Elektrikli araç şarj ekosistemine yönelik geliştirilen bu yaklaşım, iki temel katmandan oluşur:

  • Lokasyon ve zamana bağlı enerji fiyat optimizasyonu
  • Kullanıcı davranışı tahmini ve hedefleme mekanizmaları

Pekiştirmeli Öğrenme ile Enerji Karar Mekanizmaları

Klasik kural tabanlı sistemlerin ötesine geçerek öğrenen ve adaptif karar mekanizmaları geliştirmeyi hedefler.

Battery Charging

Bu çalışma kapsamında:

  • Elektrikli araç batarya yönetimi
  • Şarj stratejileri
  • Degradasyon farkındalığı
  • Uzun vadeli performans optimizasyonu

gibi problemler, pekiştirmeli öğrenme (RL) çerçevesinde modellenmektedir.

İletişim

Araştırma Merkezleri
ve Laboratuvarları

EnergyLAB

Bizi Takip Edin

© 2026 Özyeğin Üniversitesi