GÜÇ SİSTEMLERİNDE TALEP TAHMİN YAZILIMI – SPECTRUM POWER® FORECASTING APPS

👤Yusuf KAYA, Siemens

Figür 01 Talep Tahmin Ağaç Yapısı🔍 ÖZET
Enerji üretim, iletim ve dağıtım sistemleri, organize sanayi bölgeleri, mikro şebekeler ve belediyeler gibi şebeke yönetimi yapan ve tüketilen yükleri cinsine, zamanına ve büyüklüklerine göre analiz etmeye yönelik ihtiyacı olan tesislerin geçmişten günümüze en önemli problemlerinden birisi; bir sonraki adımlarını öngörebilmektir. Bu durum, hem sektörlerin kendi içindeki özel parametrelere bağlı hem de iklim, ekonomi ve siyasi bir çok genel parametreye bağlıdır. İşletmesini yaptığımız şebekenin bir sonraki durumunu tahmin etmek her ne kadar bu parametrelerin öngörülür olmasına bağlı olsada günümüz yazılım çözümleri tüm bunlara sistematik ve matematiksel cevaplar bulmamıza yardımcı olmaktadır.

Genel olarak, uzun vadeli tahminler yapmak şebeke işletmecileri açısından çok kullanışlı olmaz çünkü uzun dönem tahminler; imar planları, demografik yapı değişiklikleri, ekonomik gidişat, siyasi ve iklimsel belirsizlikler barındırmaktadır. Bu hesaplamalar genellikle master plan çalışmaları kapsamında değerlendirilir. Ancak, kısa dönem yük tahminleri (1-3 gün ve 7-10 gün gibi) hem çıkan sonuçların güvenilirlikleri hem de oluşabilecek bir işletme sorununa engel olmayı sağlaması açısından kritik öneme sahiptir. Bu makalede bir Spectrum Power® ürünü olan Forecasting Applications (tahmin uygulamaları) inceleyeceğiz.

Figür 02 Talep Tahmin Yöntemleri Genel Bilgiler 🔍 STLF (SHORT TERM LOAD FORECAST – KISA DÖNEM YÜK TAHMİNİ)
Spectrum Power yazılımında, tahmin yapılacak sistem öncelikle alanlara ve müşteri gruplarına bölünür. Bu sayede, talep tahmin sonuçları daha kolay yorumlanabilir ve mühendislik çalışmaları optimize edilmiş olur. Aşağıda, örnek olarak müşteri gruplarına göre dağılım gözlenmektedir.

Üst tarafta tanımlanan ağaç yapısında da görüldüğü gibi, benzer yük profillerie sahip müşteriler aynı müşteri alanı altında toplanabilir ve müşteri davranışlarının analizi buna göre yapılabilir.

Yük tahminleri bir veya birden fazla algoritma üzerinden hesaplanabilir. Spectrum Power birçok talep tahmin algoritmasını içermektedir. Proje kapsamında tüm bu algoritmalar sağlanacaktır.

ALGORİTMALAR
Hava Adaptif (Weather Adaptive)
Kalman (Kalman Filter)
Benzer Gün (Similar Day)
Model Eşleştirme (Pattern Matching)
Senelik Geriye Dönük (Yearly Regression)
Norm Eğrisi (Norm Curve)

Yukarıda sıralanan talep tahmin algoritmaları, zaman dilimlerine göre farklı methodlar için kullanılmaktadır.
STLF (Short Term Load Forecast), Weather Adaptive, Kalman Filter, Similar Day, Pattern Matching, Norm Curve and Regression algoritmalarını kullanmaktadır.Figür 03 İş akışı Prensip Şeması 🔍 
Saatlik ve haftalık tarihsel veriler ve meteorolojik hava durumu tahminleri hesaplamanın temelini oluşturmaktadır.
Gün bağımlı değişkenler (ör: tatiller, yaz-kış saati uygulamaları),  hava  etkisindeki  değişkenler  (ör: saatlik sıcaklık, rüzgar, nem değişiklikleri) yazılım algoritması tarafından hesaba katılarak tahminler gerçekleştirilir.
Aşağıdaki grafikte farklı talep tahmin yöntemlerine göre; zaman dilimleri ve algoritmalar verilmiştir.

TALEP TAHMİN İŞ AKIŞI
Kullanılan tüm talep tahmin algoritmalarının sonuçları bir çalışan talep tahmin analizi içinde konsolide edilir. Her bir algoritmanın sonuç üzerindeki etkisi ağırlık faktörüne göre belirlenir. Birden fazla algoritmanın olması sonucun optimizasyonunu sağlar.
Aşağıdaki şekilde iş akışı prensip şeması gösterilmektedir.

Figür 04 Talep Tahmin Çalışması üzerinde Değişiklik 🔍 FA olarak ayrılan kısım; talep tahmin algoritmasının çalıştığı ve algoritmaların geçmiş verilere (sıcaklık, yük ve bir dizi etkin parametre) ve COP (current operating plan) olarak ayrılan kısımdan sağlanan geleceğe ait harici veriler (sıcaklık, rüzgar hızı gibi) ile tahmin sonuçları üretilir.
Bu harici veriler, herhangi bir xml veya excel dosyası olarak COP üzerinden sisteme import edilebilir. Ayrıca FA uygulaması arayüzü üzerinden kaynak veri olarak manuel girilecek min-max değerleri seçilerek elle manuel giriş sağlanarak tahmin algoritması çalıştırılabilir.

TALEP TAHMİN ÇALIŞMASI
Talep tahmin yazılımı yukarıda belirtilen birçok farklı algoritma ile kurulan konfigürasyona göre hesaplamalar yapmaktadır. Seçilen algoritmalara verilen ağırlık faktörlerine göre sonuçlar analiz edilebilir. Ağırlık faktörü herbir algoritmanın sonuç üzerindeki etkisini göstermektedir ve 0 ile 1 arasında olmalıdır.

Tüm algoritmaların ağırlık toplamları 1 olmalıdır. Ağırlık faktörü 0 olan bir algoritmanın sonuç üzerinde herhangi bir etkisi yoktur.

TALEP TAHMİN ÇALIŞMASI ÜZERİNDE AYARLAMA
Çalışan bir kısa dönem talep tahmin hesaplaması (STLF) üzerinde manuel olarak değişiklik yapılmasına izin vermektedir. Bu değişiklikler ölçekleme ve kopyalamayı içermektedir. Ölçekleme; günlük toplam tüketim değerinin manuel olarak değiştirilmesi, maksimum yük değerinin değiştirilmesi ve sabit bir değer ile çarpılmalarını içermektedir.Figür 0-5 Talep tahmin sonuçlarının karşılaştırılması🔍

Kopyalama özelliği ise, bir talep tahmin hesaplamasının başka bir gün içinde kullanılmasını amaçlamaktadır. Yeni bir gün için tahmin yaparken, benzer bir güne ait talep tahmini başlangıç noktası olarak kullanılmasını sağlar.

TALEP TAHMİN SONUÇLARI
Spectrum Power SCADA yazılımına entegre olan Forecast uygulaması grafik ve tablolar aracılığı ile talep tahmin sonuçlarını kullanıcıya sunmaktadır. Yukarıdakiekran görüntüsünde, farklı talep tahmin algoritmalarının ürettiği sonuçlar grafiksel ve sayısal tablolar aracılığı ile gösterilmektedir.

Herhangi bir talep tahmin hesaplaması periyodik olarakta yapılabilir. Tanımlanacak başlangıç ve bitiş zamanı ile sistem, istenen aralık için talep tahmin hesaplamasını yapabilir ve sonuçları hem tablo grafik olarak kullanıcıya sunabilmektedir.

Talep tahmin çalışmaları, operasyonel faaliyetlerin hızlı, efektif ve güvenlik sınırları içerisinde gerçekleşmesini sağlarken raporlamaya getirdikleri avantajlar sayesinde sıkça kullanılmaktadır. Bu yüzden, grafik ve tablo bazlı analizler oldukça önemli bir yere sahiptir. Aynı zamanda bu raporların görsel ve sayısal olarak dış ortama excel veya xml formatlarında aktarılması da günlük kullanımda oldukça kolaylık ve zaman kazandırmaktadır.

Elektrik, gaz ve su gibi hayati öneme sahip kaynaklarımızın etkin ve etkili bir biçimde kullanılması dünya genelinde uzun yıllardır üzerinde durulan küresel bir konudur. İklim değişikliklerinin insan hayatındaki etkileri, sahip olduğumuz kaynakların bir çoğunun tükenmeye yakın olması insanoğlunu bu sorunlara yaratıcı ve kesin çözümler bulmaya yöneltmektedir. Bu yönelim gelişen teknoloji ışığında, kronikleşmiş sorunlara farklı bir açıdan bakabilme kabiliyetlerimizi de geliştirdi. Karbon ayak izimizi minimuma düşürmek ve iklim değişikliklerinin etkilerini azaltmak için kaynaklarımızı etkin bir biçimde kullanmak zorundayız. “Ölçmediğinizi kontrol edemezsiniz” sloganı aslında bize izlememiz gereken yolu tarif etmektedir. Günümüzde, akıllı saha enstrümanları ve gelişmiş yazılım çözümleri ile ölçmek, kontrol etmek, analiz etmek ve uygulamak çok daha kolay. Attığımız her adımda dijitalizasyonun rüzgarını hissettiğimiz bu günlerde, çalıştığımız her alanda bu rüzgarı arkamıza alarak ilerlemeli ve elde ettiğimiz her girdiyi anlamlandırarak katma değer sağlamalıyız.

Talep tahmin uygulamaları, bize yakın gelecekte sistemin ihtiyacı olan yükün tariflenmesi açısından hem operasyonel hem de yatırım planlamalarımız açısından kritik öneme sahip bilgiler vermektedir. Bu bilgileri anlamlandıran gelişmiş yazılım çözümleri ve bu çözümleri kullanan yetkin insan gücümüz ile geleceğe dönük adımlarımızı daha doğru bir biçimde atmamız mümkün.