Enerji Sektörü için Akıllı Şebeke, Üretim Tahminleme ve Bakım AI Eğitimi

Eğitim Hakkında

Türkiye, Net Sıfır 2053 hedefi, yenilenebilir enerji kapasitesindeki hızlı büyüme, dengeleme piyasasının olgunlaşması ve EPDK'nın algoritmik denetim ajandası ile enerji sektörü için kritik bir dijital dönüşüm dönemine girdi. Üretim şirketleri, dağıtım operatörleri, OSB enerji yönetim birimleri ve YEKA yatırımcıları; üretim tahminleme, predictive maintenance, kayıp-kaçak analizi ve dengeleme piyasası optimizasyonu için yapay zekâyı tercih olmaktan çıkarıp zorunlu bir operasyonel araca dönüştürüyor.

Bu 2 günlük uygulamalı eğitim, enerji sektörünün hem üretim (RES, GES, HES, kojenerasyon, doğalgaz) hem dağıtım kollarında çalışan teknik ve yönetim ekipleri için tasarlandı. Akıllı sayaç (AMI), SCADA, OT sensör verisi, EPİAŞ piyasa fiyatları ve meteoroloji akışlarının nasıl yapay zekâ ile zenginleştirileceğini, hangi tahminleme modellerinin Türkiye iklim ve şebeke karakteristiğine en uygun olduğunu, KVKK + EPDK + AB AI Act çerçevesinde nasıl uyumlu bir mimari kurulacağını ve 90 günde pilot AI projesini nasıl üretime alınacağını uygulamalı senaryolar üzerinden anlatır.

Neler Öğreneceksiniz?

• Rüzgâr (RES), güneş (GES) ve hidroelektrik (HES) santralleri için üretim tahminleme modelleri (ARIMA, Prophet, LSTM, Temporal Fusion Transformer)


• Trafo, türbin, inverter, kesici ve şalt ekipmanları için predictive maintenance ve Remaining Useful Life (RUL) tahmini


• Akıllı sayaç (AMI) ve SCADA verisi üzerinden kayıp-kaçak anomali tespiti ve fault location


• Dengeleme piyasası, Gün Öncesi (GÖP) ve Gün İçi (GİP) Piyasaları için fiyat tahminleme ve teklif optimizasyonu


• EPDK raporlama, CBAM, ETS Türkiye ve ESG için AI destekli doküman ve hesaplama mimarisi


• KVKK ve AB AI Act uyumlu enerji-AI sistem tasarımı, on-prem / hybrid veri yerleşimi


• SCADA + AMI + Hava verisi + ERP + EPİAŞ veri birleştirme kurumsal mimari


• 90 günlük pilot AI projesi yol haritası ve KPI çerçevesi (MAPE, RUL accuracy, kayıp oranı, dengeleme cezası)

Eğitimin Sektörel Odakları

• Üretim: EÜAŞ; yenilenebilir santral işletmecileri (Enerjisa Üretim, Aksa Enerji, Akenerji, Zorlu Enerji, Bereket, Aydem, Alarko); kojenerasyon ve YEKA katılımcıları


• İletim & Dağıtım: TEİAŞ; 21 dağıtım bölgesinin operatörleri (BEDAŞ, AYEDAŞ, Enerjisa Dağıtım, Toroslar EDAŞ, Başkent EDAŞ, GDZ EDAŞ, Vangölü, Çoruh, Fırat, Boğaziçi, vb.)


• Ticaret & Piyasa: EPİAŞ üyeleri, dengeleme piyasası katılımcıları, GÖP/GİP traderları, ikili anlaşma tarafları


• Endüstriyel & OSB: Kojenerasyon işletmecileri, OSB enerji yönetim birimleri, kendi tüketim santrali olan sanayi grupları (çimento, demir-çelik, cam, tekstil)


• Yenilenebilir & Hidrojen: Lisanssız üreticiler, çatı GES, YEKA RES/GES, hidrojen ekonomisi yatırımcıları

Uygulamalı Lablar

Eğitim boyunca katılımcılar gerçek (anonimleştirilmiş) veri setleri ve sektör senaryoları üzerinde çalışır: GES üretim tahminleme modelinin günlük MAPE değerini iyileştirme, AMI verisi üzerinden müşteri bazlı anomali skorlama, türbin titreşim verisinden erken uyarı (vibration-based RUL), EPDK aylık raporu için RAG tabanlı doküman özetleme, CBAM Kapsam 1-2 emisyon hesaplaması için AI destekli mimari ve dengeleme piyasası cezasını minimize edecek teklif sinyali üretme.

Neden Bu Eğitim Türkiye Pazarı için Önemli?

EPDK'nın 2026 itibarıyla beklenen algoritmik denetim çerçevesi, AB AI Act'in 2 Ağustos 2026'da yüksek riskli sistemler için yürürlüğe girmesi, CBAM raporlamasının Türk enerji-yoğun ihracatçıları için tetikleyici hâle gelmesi ve Net Sıfır 2053 yol haritası; enerji şirketlerinin AI yatırımını ertelenebilir bir gündem olmaktan çıkarıyor. Bu eğitim, Türkiye enerji ekosisteminin gerçek kısıtları (yüksek kayıp-kaçak oranları, hızlı YEKDEM sonrası geçiş, dengeleme piyasası karlılık baskısı) içinde uygulanabilir AI çözümlerini hazırlamayı amaçlar.