Ana Sayfa Öne Çıkanlar Akıllı şebekeden yapay zeka ile şebeke zekasına geçiş

Akıllı şebekeden yapay zeka ile şebeke zekasına geçiş

Yazar

Baha Ata

Oca 8, 2026 @ 19:27 Değiştirilme tarihi: Oca 8, 2026 @ 19:27

Akıllı sayaç ve OSOS altyapısı tek başına bir teknoloji yatırımı değil; dağıtım şebekesini olasılık temelli yöneten, kayıp kaçak ve kayıt dışı tüketimi görünür kılan yeni bir karar mimarisinin ham veri katmanı.

Hızlı bakış

Akıllı sayaç ve OSOS verisi ile şebeke işletmesinde faturalama odağından sürekli ölçüm ve operasyon yönetimine geçiş
Teknik kayıplar ile teknik olmayan kayıpların ayrıştırılması ve segment bazlı anomali analizinin kayıp kaçak tespitini hızlandırması
Trafo ve fider seviyesinde enerji bilançosundaki tutarsızlıklarla kayıt dışı tüketim olasılığının konumsal olarak daraltılması
Şebeke analitiği ile “arıza sonrası” incelemeden “normal dışı davranış” odaklı erken uyarı ve karar katmanına geçiş
Yük tahmini, bakım önceliklendirme ve talep tarafı sinyalleriyle şebekenin veriyle yönlendirilen bir yapıya evrilmesi

Akıllı sayaç ve OSOS altyapısı tek başına bir teknoloji yatırımı değil; dağıtım şebekesini olasılık temelli yöneten, kayıp kaçak ve kayıt dışı tüketimi görünür kılan yeni bir karar mimarisinin ham veri katmanı.

Geçiş takvimi: 1 Mart 2026 sonrası neden kritik

Türkiye’de akıllı sayaç ve uzaktan okuma altyapısı uzun süredir gündemde olsa da, 1 Mart 2026 tarihi bu dönüşüm için fiili bir eşik oluşturuyor. Bu tarihten itibaren belirli tüketim grupları için akıllı sayaç kullanımı zorunlu hale gelirken, ölçüm verisi yalnızca faturalama doğrulaması olmaktan çıkıp şebeke işletmesinin aktif bir girdisine dönüşüyor.

Bu geçiş takvimi, daha önce Yeşil Haber’de ele alınan akıllı sayaç dönüşüm sürecinin teknik bir adımı olmanın ötesinde, dağıtım şebekesinin veri temelli yönetimine geçişini hızlandırıyor. Akıllı sayaçlar ve OSOS üzerinden üretilen yüksek frekanslı ölçümler, kayıp kaçak analizi, anomali tespiti ve talep tahmini gibi yapay zeka tabanlı uygulamalar için gerekli ham veriyi sürekli ve karşılaştırılabilir hale getiriyor.

Bu nedenle 1 Mart 2026 sonrası dönem, akıllı şebeke yatırımlarının donanım odaklı bir modernizasyondan çıkıp, karar üreten bir şebeke zekasına evrilmeye başladığı aşama olarak okunmalı.

Şebeke görünürlüğü: Sayaç verisi faturalamadan operasyona kayıyor

Akıllı sayaç ve OSOS verisi ile şebeke görünürlüğü ve operasyon yönetimi

Akıllı sayaçlar ve OSOS üzerinden toplanan yüksek frekanslı ölçümler, şebeke işletmesini ay sonu toplulaştırılmış göstergelerden çıkarıp saatlik ve hatta dakika ölçeğinde izlenebilir hale getirir. Bu dönüşümde kritik nokta, verinin yalnızca faturalama doğrulaması için değil; trafo, fider ve bölge seviyesinde yük dengesini okumak, anomaliyi yakalamak ve sahaya yön verecek sinyali üretmek için kullanılmaya başlanmasıdır.

Bu yaklaşımda şebeke, yalnızca kablo, trafo ve sayaçlardan oluşan fiziksel bir ağ değil; zaman içinde değişen bir davranış örüntüsü olarak ele alınır. Böylece arıza, kesinti ya da kayıp oluşmadan önce, normal dışı davranışların erken uyarı olarak işaretlenmesi mümkün olur.

Kayıp ve fazlalık ayrımı: Teknik kayıp ile teknik olmayan kayıp arasındaki sınır

Dağıtım şebekesinde enerji farkı iki ana kaynaktan oluşur: teknik kayıplar ve teknik olmayan kayıplar. Teknik kayıplar iletim ve dağıtımın fiziksel doğasından kaynaklanır; iletken direnci, ısınma, reaktif güç, yük dengesizliği ve altyapı yaşlanması gibi etkenlerle artar. Teknik olmayan kayıplar ise ölçüm dışı kalan tüketim ve usulsüz müdahaleler gibi nedenlerle ortaya çıkar.

Akıllı sayaç ve OSOS verisi, bu iki kayıp türünün birbirine karıştığı gri alanı daraltır. Aynı şebeke segmentinde benzer tüketim profillerinin kıyaslanması, gün içi ve mevsimsel değişkenlerin normalize edilmesi ve sapmaların istatistiksel eşiklerle işaretlenmesi, teknik olmayan kayıpları daha hızlı ayrıştırmaya yardımcı olur.

Kayıt dışı tüketim: “Arada kalanlar” enerji bilançosunda görünür hale geliyor

Şebeke zekasının en somut çıktılarından biri, kayıtlı sayaç toplamları ile üst seviye besleme ölçümleri arasındaki tutarsızlıkların konumsal olarak daraltılabilmesidir. Trafo çıkışı ile fider bazındaki toplam tüketim uyumsuzsa, ancak teknik kayıp sınırları bu farkı açıklamıyorsa, sistem “ölçüm dışı kalan” bir tüketim olasılığını yükseltir.

Bu sayede denetim yaklaşımı rastgele seçimden çıkar; olasılık temelli hedeflemeye dönüşür. Sahaya gönderilen ekipler, geniş bir alanda kör tarama yerine, sapma yoğunlaşmasının görüldüğü segmentlere yönlendirilir. Operasyon, maliyet ve zaman açısından bu değişim, dağıtım şirketleri için doğrudan verimlilik artışı anlamına gelir.

Anomali tespiti: Şebeke artık bir istatistiksel davranış problemi

Yapay zeka tabanlı şebeke analitiğinde temel soru “ne oldu” değil, “normal neydi ve ne zaman bozuldu” sorusudur. Bu bakış açısı, arıza sonrası inceleme yerine, arıza öncesi risk işaretlerini öne çıkarır. Ani yük sıçramaları, olağandışı gece tüketimi, beklenmedik durgunluklar ve kısa süreli kesintilerin tekrarlayan örüntüleri, davranış temelli bir izleme katmanında anlam kazanır.

Anomali tespiti yalnızca kaçak kullanım olasılığıyla sınırlı değildir. Hatalı ölçüm, iletişim sorunları, sayaç arızaları, bölgesel üretim etkileri ve saha operasyonlarının yarattığı geçici sapmalar da aynı çerçevede ayrıştırılabilir. Bu ayrışım, sahaya yönlendirme kalitesini yükseltir ve yanlış alarm maliyetini azaltır.

Tahminden müdahaleye: Karar üreten şebeke katmanı

Akıllı şebeke yatırımlarının kritik eşiği, tahmin üretmekten müdahale önermek ve uygulamaya geçmeye kadar uzanan bir karar zincirine geçiştir. Kısa vadeli yük tahminleri, planlama ve dengeleme için önemlidir; ancak asıl değer, tahminlerin operasyona dönüştürülmesinde ortaya çıkar.

Bu katmanda sistem, yalnızca “yarın pik olacak” demekle kalmaz; pik yönetimi için hangi segmentte hangi aksiyonun daha verimli olacağını da önerebilir. Yük kaydırma, reaktif güç yönetimi, bakım önceliklendirme, trafo kapasite optimizasyonu ve talep tarafı sinyalleri, veri tabanlı bir müdahale repertuvarına dönüşür.

Veri kalitesi ve güven: Modelin doğruluğu kadar süreç tasarımı da kritik

Şebeke zekası, veri kalitesi ve sürekliliği üzerinde yükselir. Zaman damgası tutarlılığı, kesintili veri akışı, eksik okuma, cihaz ve iletişim kaynaklı hatalar, model performansını doğrudan etkiler. Bu nedenle yapay zeka katmanı tek başına bir yazılım meselesi değildir; ölçüm, iletişim, doğrulama ve izleme süreçlerinin birlikte tasarlanmasını gerektirir.

Güven boyutu da aynı derecede önemlidir. Şebeke verisi, tüketim davranışlarını içerdiği için erişim, yetkilendirme, anonimleştirme ve saklama ilkelerinin netleşmesi gerekir. Kurumsal güvenlik ve veri yönetişimi zayıfsa, en iyi model dahi operasyonel riskleri artırabilir.

Akıllı şebeke yatırımı bir zeka yatırımı

Bugün asıl ayrışma, “akıllı sayaç kurduk” cümlesinde değil; bu verinin kurumsal karar mekanizmasını nasıl dönüştürdüğünde başlar. Şebeke işletmesi, giderek daha fazla veri ve daha fazla değişkenle karşı karşıyadır; yenilenebilir üretim, elektrikli araç yükü ve dağıtık enerji kaynakları bu karmaşıklığı artırır.

Bu nedenle akıllı şebeke yatırımı, enerji altyapısının modernleşmesinin ötesinde, karar üreten bir kurumsal zeka katmanının inşasıdır. Sayaçlar enerji ölçmekten çok davranış ölçer; davranışı ölçen sistemler ise şebekeyi değil, geleceği yönetmeye başlar.

Okura soru

Sizce akıllı sayaç ve OSOS verisi, dağıtım şebekelerinde en büyük dönüşümü kayıp kaçak tespitinde mi yoksa yapay zeka destekli talep ve kapasite yönetiminde mi yaratacak?