Enerji sektörü uzun yıllar boyunca yeni rezerv arayışları ve maliyet optimizasyonu üzerinden şekillendi. Ancak bugün tablo değişiyor. Dijital teknolojiler, özellikle yapay zeka (YZ), büyük veri ve nesnelerin interneti, üretimden dağıtıma kadar tüm aşamalarda dönüşümü hızlandırıyor. Artık yalnızca enerji üretiminde değil; iletim, dağıtım, depolama ve tüketici ilişkilerinde de algoritmaların etkisi hissediliyor. Kısa süre önce yalnızca teoride mümkün görülen pek çok uygulama, sahada ölçülebilir sonuçlar üretmeye başladı.
Enerji talebinin doğru öngörülmesi, şebeke güvenliğinin artırılması, yenilenebilir kaynakların entegrasyonu ve arıza risklerinin erken tespiti bu yeni dönemin öncelikli başlıkları arasında. Böylece maliyetler düşerken, sürdürülebilirlik ve enerji güvenliği de daha öngörülebilir hale geliyor. ABD Başkanı Donald Trump, 22 Ocak'ta yaptığı açıklamada, yapay zeka altyapısına yönelik 500 milyar dolarlık özel sektör yatırımı yapılacağını söylemişti. Avrupa Birliği (AB) Komisyonu Başkanı Ursula von der Leyen de Avrupa'da yapay zeka alanına 200 milyar euro'luk yatırımı devreye sokmayı hedeflediklerini söylemişti. Söz konusu bölgelerden gelen yatırım planlarının ardından, yapay zeka konusunun artık yalnızca teknoloji şirketlerinin değil, hükümetlerin de birçok sektörde stratejik önceliği haline geldiğini gösteriyor.
Küresel ekonomiye katkı
Yapay zekanın enerji sektöründeki uygulama alanları ise giderek genişliyor. Rüzgar ve güneş santrallerinde üretim tahminleri için daha doğru hava durumu analizleri yapılabiliyor; iletim hatları gerçek zamanlı izlenip optimize edilebiliyor. Global Enerji Derneği’ne göre, bakım-onarım maliyetlerinin yıllık 150 milyar doları bulduğu bir pazarda, YZ destekli erken tespit mekanizmaları yatırımcı açısından kritik önemde. McKinsey & Company, bu teknolojilerin varlık verimliliğini yüzde 20’ye kadar artırabileceğini, bakım maliyetlerinde ise yüzde 10’luk düşüş sağlayabileceğini öngörüyor. Bu oran, küresel ölçekte yılda yaklaşık 15 milyar dolarlık tasarruf demek.
PwC ise yapay zekanın 2030’a kadar dünya ekonomisine katkısının 15,7 trilyon dolara ulaşabileceğini, en büyük kazanımı Çin ve Kuzey Amerika’nın sağlayacağını belirtiyor. Enerji özelinde bu tablo iki yönlü okunuyor: Bir yandan yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesiyle talep alanları genişliyor, diğer yandan maliyetlerin azalması sayesinde yenilenebilir yatırımların öngörülebilirliği artıyor. YZ böylece yalnızca bugünün sorunlarını çözmekle kalmıyor; sektörün gelecekteki büyüme potansiyelini de şekillendiriyor. Riskler ve yeni sorular
Ancak bu dönüşüm yalnızca teknik bir mesele değil. Veri güvenliği, algoritmaların tarafsızlığı, etik ilkeler ve nitelikli insan kaynağı sektörün önündeki kritik başlıklar arasında. Yönetişim mekanizmalarının zayıf kalması halinde yapay zeka, enerji dönüşümünü hızlandıran bir araç olmaktan çıkıp belirsizlik yaratan bir unsur haline gelebilir. Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), YZ ile enerji sektörünün “yeni güç çifti” haline geldiğini vurgularken, teknolojinin yönetim boyutunun ihmal edilmemesi gerektiğini özellikle öne çıkarıyor.
YZ’nin somut uygulamaları
Enerji şirketleri için yapay zekanın öne çıkan kullanım alanları çeşitleniyor:
Akıllı Şebekeler: YZ, bulut ve dijital teknolojilerle şebeke içindeki cihazların iletişimini güçlendiriyor, arz ve talebin dengeli akışını destekliyor.
Talep Yanıt Yönetimi (DRM): Gerçek zamanlı veri analizi ile tüketimin dalgalanmalara göre ayarlanmasını sağlıyor.
Yenilenebilir Tahminleri: Kesintili kaynaklarda üretim ve arzın daha doğru öngörülmesini mümkün kılıyor.
Enerji Depolama: Algoritmalar, depolama ve salım zamanlaması konusunda işletmelere rehberlik ediyor.
Karbon Yakalama ve Depolama (CCUS): YZ, uygun sahaların seçimi ve süreçlerin optimizasyonunda kritik rol üsleniyor.
Abu Dabi örneği
Körfez’in enerji oyuncuları da bu dönüşümde ön saflarda. Birleşik Arap Emirlikleri merkezli bir petrol ve doğalgaz şirketi olan Abu Dhabi National Oil Company (ADNOC), dijital altyapıya yaptığı yatırımlarla kontrol odasından yönetim katına kadar otomasyonu artırıyor. Şirket, yalnızca 2023’te YZ destekli enerji tasarrufu projeleriyle 500 milyon dolar değer yarattı ve karbon emisyonlarını bir milyon ton azalttı. Ancak uzmanlara göre, küresel ölçekli dönüşüm yalnızca tekil başarılarla değil, ülkeler arası iş birlikleriyle mümkün olacak.
Türkiye'de YZ stratejileri
Türkiye’nin enerji şirketleri de yapay zekayı giderek daha fazla gündemlerine alıyor. SOCAR Türkiye, dijital stratejisini uçtan uca bir yapıda kurguluyor; üretim optimizasyonundan dijital ikizlere kadar farklı uygulamalar geliştiriyor. “T95 Dizel Optimizasyon” projesini hayata geçiren şirket, bu kapsamda tesislerinde ürettiği dizel ürünün kalitesini belirleyen T95 değerinin sürekli izlenmesinde makine öğrenmesi tekniklerini kullanıyor. Böylelikle hata payını en aza indirmeyi, gerçek zamanlı verileri yakalamayı, üretim sırasında hızlı ve analitik çözümler sunmayı mümkün hale getiriyor.
Enerjisa ise talep tahmini, sayaç arıza tespiti, bakım saha operasyonları, fiyat modelleme ve müşteri davranış analitiği gibi alanlarda YZ’yi aktif olarak kullanıyor. Sürdürülebilir ve verimli enerji çözümleri sunmak için yapay zeka ve veri analitiği teknolojilerini kullanan şirketlerden biri de Eksim Enerji. Son olarak şirket, yapay zeka algoritmaları ile yenilenebilir enerji üretimini artıracak şekilde optimize edilmiş akıllı verileri kullanıma dahil etti. Eksim Enerji, entegre edilen üretim süreçleri ve algoritmalar sayesinde yenilenebilir enerji kaynaklarından maksimum verimle üretim yapmasını sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda enerji sistemlerinin daha etkin işletilmesi için akıllı çözümler de sunmaya hazırlanıyor.
Yapay zeka temelli algoritmalar, anlık rüzgar hızı ölçümlerini, rüzgarın yönünü, güneşin yeterliliğini, bulutlanma risklerini, panel yüzeyi temizlik ihtiyacını, suyun regülasyonu ile elektriğin depolanmasını ve bunun gibi birçok parametreyi bütünleştirerek üretimin öngörülmesini ve etkin yönetilebilmesini temin ediyor. Tüpraş, Boston Dynamics’in Spot robotunu kullanarak Kırıkkale ve İzmit rafinerilerinde yapay zeka destekli denetim ve bakım süreçlerini uygulamaya aldı. Bu sayede sahada güvenlik artarken iş gücü verimliliği de yükseldi. Bu örnekler, teknolojinin müşteri deneyimi ve operasyonel verimlilikte de belirleyici rol üstlendiğini gösteriyor.
Enerji açlığı: YZ’nin çelişkisi
Diğer taraftan yapay zeka bir yandan verimlilik sağlarken, kendi enerji tüketimi de giderek tartışma konusu oluyor. Tek bir YZ sorgusu, tipik bir internet aramasının yaklaşık 10 katı enerji gerektiriyor. Uluslararası Enerji Ajansı’nın yayımladığı Enerji ve Yapay Zeka raporu, konunun boyutlarını rakamlarla ortaya koyuyor. Rapora göre veri merkezlerinin küresel elektrik talebi 2030’a kadar iki katından fazla artarak 945 terawatt-saate çıkabilir. Bu miktar, Japonya’nın bugünkü toplam tüketiminden daha fazla. ABD’de veri merkezlerinin, önümüzdeki yıllarda elektrik talebindeki artışın neredeyse yarısını oluşturması bekleniyor.
YZ destekli veri işleme süreçlerinin çelik ya da çimento gibi enerji yoğun sektörlerden daha fazla elektrik tüketmesi öngörülüyor. Bu, gelişmiş ekonomilerde uzun süredir durağan seyreden elektrik talebini yeniden büyümeye zorlayabilir. Enerji dünyası için asıl soru artık “Yapay zeka neyi mümkün kılıyor?” değil; “Bu dönüşüm hangi hızla ve hangi bedelle gerçekleşecek?” oldu. Verimlilik vaatleri kadar artan enerji açlığı da göz önüne alındığında yapay zeka sektörü ileriye taşıyan bir motor mu yoksa yeni bir risk unsuru mu olacağıyla sınanacak.
