Bu çalışma, maden işletmelerinin elektrik yükü, güneş enerjisi üretimi, dizel jeneratörler, batarya enerji depolama sistemi ve zayıf şebeke koşullarını aynı enerji yönetim zincirinde koordine etmek için üç katmanlı bir Energy Management System (EMS) önermektedir. Çerçevenin temel farkı, yük ve fotovoltaik üretimdeki belirsizliği yalnız tahmin aşamasında hesaplayıp daha sonra kaybetmek yerine günlük planlama ve gerçek zamanlı dispatch aşamalarına kadar taşımasıdır. Birinci katman niceliksel tahminlerle belirsizliği üretir; ikinci katman bu bilgiden 50 senaryo oluşturarak NSGA-II ile senaryo-robust günlük programlama yapar; üçüncü katman ise aynı tahmin hata ölçeklerinden adaptif güvenlik marjları üreterek aday kontrol eylemini fiziksel olarak uygulanabilir bölgeye projekte eder.

Çerçeve, Botswana'daki anonimleştirilmiş bir maden mikroşebekesinden 2019–2024 döneminde toplanmış altı yıllık, 15 dakikalık operasyon verileriyle değerlendirilmiştir. Kaynağa göre tam sistem, geleneksel EMS'ye kıyasla işletme maliyetini %18,7 azaltmış, yenilenebilir enerji kullanımını %79,1'e çıkarmış, kısıt tatminini %99,8'e ulaştırmış, gerilim sapmasını %0,08'e düşürmüş ve gerçek zamanlı karar süresini 0,9 ms olarak gerçekleştirmiştir. Bununla birlikte doğrulama saha verisi kullansa da nihai sonuçlar simülasyon ve co-simülasyon temellidir; gerçek tesiste donanımsal kapalı çevrim uygulama henüz gösterilmemiştir.

Çalışmanın önemli bulgularından biri, yalnız daha hızlı veya daha akıllı bir kontrol politikasının yeterli olmamasıdır. “Policy without safety” konfigürasyonu maliyeti düşürse de %1,2 kısıt ihlali üretirken adaptif güvenlik projeksiyonu eklenen tam yapı bu oranı %0,2'ye indirmiştir. Araştırmacılar bu sonucu, güvenlik filtresinin yalnız konservatif bir tampon olmadığını; uygulanamaz eylemlerin daha sonra dizel veya şebeke desteğiyle düzeltilmesini önleyerek ekonomik performansı da iyileştirebildiğini gösteren bir bulgu olarak yorumlamaktadır.

Maden mikroşebekelerinde sorun neden farklı?

Maden işletmeleri konut veya ticari mikroşebekelerden farklı elektrik tüketim özelliklerine sahiptir. Kırma, öğütme, pompalama, havalandırma, malzeme taşıma ve üretim çizelgesine bağlı ağır elektromekanik süreçler nedeniyle yükler hızlı rampalar, yüksek tepe/ortalama oranları ve beklenmedik üretim kesintileri gösterebilir.

Bu yapıya değişken PV üretimi, batarya SOC sınırları, dizel jeneratör rampaları, yedek güç gereksinimleri ve zayıf şebeke koşulları eklendiğinde, ekonomik olarak iyi görünen bir dispatch planı gerçekleşen koşullarda fiziksel olarak uygulanamaz hâle gelebilir.

Araştırmanın temel problemi: belirsizlik neden kayboluyor?

Çalışmaya göre birçok geleneksel EMS'de üç işlev birbirinden kopuktur:

1. yük ve yenilenebilir üretim tahmini,
2. bir gün önceden enerji planlama,
3. gerçek zamanlı dispatch.

Tahmin modülü çoğu zaman yalnız tek bir nokta tahmini gönderir. Planlayıcı bu değere göre deterministik bir program üretir ve gerçek zamanlı denetleyici de bu programı uygulamaya çalışır. Böylece tahminin ne kadar belirsiz olduğu bilgisi dispatch aşamasına ulaşmaz.

Yazarlar bunun üç zayıflık doğurduğunu belirtmektedir: günlük plan farklı olası yük/PV gerçekleşmelerinde sınanamaz; gerçek zamanlı kontrol hangi kısıtın daha fazla güvenlik payı gerektirdiğini bilemez; sabit güvenlik marjları öngörülebilir saatlerde gereksiz derecede konservatif, belirsiz saatlerde ise yetersiz kalabilir.

Çalışmanın önerdiği üç katman nedir?

Katman 1 — Quantile Forecasting: Yük ve PV için yalnız bir tahmin değil, q=0,1, q=0,5 ve q=0,9 nicelik tahminleri oluşturulur. Böylece tahmin aralığı ve hata ölçeği hesaplanabilir.

Katman 2 — Scenario-Robust Day-Ahead Scheduling: Tahmin dağılımı 50 yük/PV senaryosuna dönüştürülür. NSGA-II maliyet, emisyon ve güvenilirlik stresini aynı anda değerlendirerek Pareto-optimal günlük programlar üretir.

Katman 3 — Adaptive Safety-Projected Real-Time Dispatch: Gerçek zamanlı kontrol politikası bir aday eylem üretir. Tahmin belirsizliği büyüdükçe fiziksel kısıtlar adaptif marjlarla sıkılaştırılır ve aday eylem konveks projeksiyonla güvenli bölgeye taşınır.

Kullanılan gerçek operasyon verileri

Doğrulama veri seti 2019–2024 arasındaki altı yılı kapsamakta ve 15 dakikalık çözünürlüğe sahiptir. Maden işletmesinin kimliği gizlenmiş; maliyetler de ticari gizliliği korumak amacıyla normalleştirilmiş para birimi olan CU ile ifade edilmiştir.

Şebeke kullanılabilirliği ikili değişkendir: 1 şebekenin kullanılabilir, 0 ise kullanılamaz veya sistemin ada modunda olduğu durumu temsil eder.

Mikroşebeke hangi bileşenlerle temsil edildi?

Çalışma gerçek tesisin kimliğini açıklayan ekipman verilerini kullanmak yerine EMS'nin fiziksel sınırlarını sınamak için temsilî komponent kısıtları tanımlamıştır:

Katman 1: Belirsizlik nasıl hesaplanıyor?

Her 15 dakikalık ileri zaman adımı için yük ve PV'de üç nicelik seviyesi hesaplanmaktadır:

\[ q\in\{0.1,0.5,0.9\} \]

24 saatlik ufuk 96 adet 15 dakikalık aralıktan oluşmaktadır:

\[ H=96 \]

Tahmin modeli kaynakta genel olarak:

\[ \hat{P}^{(q)}_{y,t+\tau}=F^{(q)}_{\theta,y}(h_t,c_{t+\tau}) \]

şeklinde ifade edilir. \(h_t\) yakın geçmişteki operasyon verilerini, \(c_{t+\tau}\) ise takvim ve hava durumuna ilişkin dışsal değişkenleri temsil eder.

Merkezi %80 tahmin aralığı bir hata ölçeğine dönüştürülür:

\[ \sigma_{y,t+\tau} = \frac{ \hat{P}^{(0.9)}_{y,t+\tau} - \hat{P}^{(0.1)}_{y,t+\tau} }{ 2z_{0.9} } \]

ve kaynak \(z_{0.9}=1.2816\) kullanmaktadır.

Katman 2: Robust günlük program nasıl oluşturuluyor?

Nicelik tahminlerinden S=50 yük ve PV senaryosu oluşturulur. Kontrol edilecek günlük karar vektörü şebeke ithalatı, dizel üretim, BESS şarj/deşarjı, PV kısıntısı ve SOC değerlerini içerir:

\[ Z= \{P_{grid,\tau}, P_{diesel,\tau}, P_{ch,\tau}, P_{dis,\tau}, P_{curtail,\tau}, SOC_{\tau}\}_{\tau=1}^{H} \]

NSGA-II üç ana amacı birlikte minimize etmektedir:

• işletme maliyeti,
• emisyon,
• güvenilirlik stresi.

Her amaç 50 senaryodaki ortalama sonuç ile senaryolar arasındaki değişkenliğin birleşimiyle değerlendirilir:

\[ J_k(Z)= \frac{1}{S} \sum_{s=1}^{S}F_k^{(s)}(Z) + \beta \sqrt{ \frac{1}{S-1} \sum_{s=1}^{S} \left(F_k^{(s)}(Z)-\bar{F}_k(Z)\right)^2 } \]

Bu nedenle düşük ortalama maliyet üreten ancak belirsizlik altında son derece değişken davranan bir program risk ayarı nedeniyle cezalandırılabilir.

Enerji dengesi nasıl korunuyor?

Her senaryoda temel güç dengesi:

\[ P_{grid} + P_{diesel} + P_{dis} + P_{PV} - P_{curtail} = P_{load} + P_{ch} + P_{loss} \]

şeklindedir. BESS SOC ise şarj ve deşarj verimleriyle ardışık zaman adımları arasında güncellenmektedir.

Katman 3: Adaptif güvenlik marjı nasıl çalışıyor?

Gerçek zamanlı dispatch her 15 dakikada bir uygulanmaktadır. Politika önce bir aday kontrol eylemi üretir:

\[ \tilde{u}_t=f_\theta(x_t,u_{DA,t}) \]

Daha sonra her fiziksel kısıt için tahmin belirsizliğine göre güvenlik marjı hesaplanır:

\[ \delta_{j,t} = \kappa_j \left( a_{j,load}\sigma_{load,t} + a_{j,PV}\sigma_{PV,t} \right) + \epsilon_j \]

Belirsizlik arttığında \(\sigma\) büyür, dolayısıyla güvenlik marjı genişler. Tahmin daha güvenilir olduğunda marj küçülür. Böylece sistem bütün gün boyunca sabit bir “en kötü durum tamponu” kullanmak zorunda kalmaz.

Son kontrol eylemi, aday dispatch ile günlük referans arasında denge kurarak fiziksel uygunluk kümesine projekte edilir:

\[ u_t= \arg\min_{u\in F_t(\delta_t)} \frac{1}{2}\|u-\tilde{u}_t\|_2^2 + \frac{\rho}{2}\|u-u_{DA,t}\|_2^2 \]

Bu işlem güç, rampa, yedek, gerilim hassasiyeti ve bir sonraki adım SOC sınırlarını uygulamadan önce kontrol etmektedir.

Şekil 6 neden önemli?

Sayfa 15'teki Şekil 6, güvenlik marjının günün tamamında sabit kalmadığını göstermektedir. Tahmin güveninin düştüğü yüksek belirsizlik döneminde marj yükselirken, daha öngörülebilir saatlerde tekrar daralmaktadır. Kaynağın temel tasarım iddiası tam olarak budur: risk yalnız tahmin aşamasında ölçülmez, fiziksel kısıtların gerçek zamanlı sıkılaştırılmasında kullanılmaya devam eder.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Tahmin performansı

Birinci katman 24 saatlik tahmin ufkunda:

• MAE: 1,94 MW
• Tahmin aralığı kapsaması: %94,3

sonuçlarını üretmiştir. Şekil 2'de gerçek yükün sabah ve akşam tepe noktaları medyan tahmin ve tahmin bandıyla birlikte gösterilmektedir.

Gün öncesi planlama karşılaştırması

Deterministik MILP, robust NSGA-II'den nominal olarak 172 CU daha düşük günlük maliyet üretmiştir. Buna karşılık kısıt tatmini %91,2'de kalırken robust yaklaşım %98,5'e ulaşmıştır.

Kaynak ayrıca robust planlamanın günlük maliyet değişkenliğini deterministik planlamaya göre %50,5 azalttığını bildirmektedir.

NSGA-II nasıl yakınsadı?

Şekil 3'te maliyet amacının yaklaşık 80. nesilden sonra büyük ölçüde kararlı hâle geldiği görülmektedir. Emisyon ve güvenilirlik stresi ise yaklaşık 120. nesile kadar iyileşmeye devam etmektedir. Bu nedenle çalışma 150 nesillik sınırın son popülasyon için yeterli olduğunu değerlendirmektedir.

Şekil 4, maliyet ile emisyon arasındaki Pareto dengesini açıkça göstermektedir. Daha düşük emisyonlu çözümler genel olarak daha yüksek işletme maliyeti gerektirmektedir. Kaynakta kırmızıyla işaretlenen çözüm maliyet, emisyon ve güvenilirlik stresi arasındaki uzlaşma noktası olarak Layer 3'e aktarılmaktadır.

Seçilen günlük dispatch ne yapıyor?

Şekil 5'e göre BESS deşarjı özellikle yükün yükseldiği dönemlerde devreye girmektedir. PV üretimi gün ortasında öncelikli olarak kullanılmakta, dizel üretimi ise yüksek yük ve zayıf şebeke riskine karşı rezerv sağlayacak orta düzeylerde tutulmaktadır.

90 günlük gerçek zamanlı test

Tam sistemin sonucu

Traditional EMS ile karşılaştırıldığında tam çerçeve:

• maliyeti 862,4'ten 701,3 CU/MWh'ye düşürmüştür;
• kaynağın hesaplamasıyla %18,7 maliyet azalması sağlamıştır;
• yenilenebilir kullanımını %64,2'den %79,1'e yükseltmiştir;
• kısıt ihlalini %3,2'den %0,2'ye düşürmüştür;
• buna karşılık kısıt tatmini %99,8 olmuştur;
• gerilim sapması %2,15'ten %0,08'e düşmüştür.

Güvenlik filtresi ekonomiyi neden bozmadı?

“Policy without safety” konfigürasyonu 715,8 CU/MWh maliyet ve %1,2 ihlal üretmiştir. Tam çerçeve güvenlik katmanı eklenmesine rağmen maliyeti 701,3 CU/MWh'ye düşürürken ihlali %0,2'ye indirmiştir.

Yazarların açıklaması, güvenlik projeksiyonunun uygulanamaz kontrol komutlarını önceden engellediği; böylece sonradan ek dizel üretimi veya şebeke desteği gerektirecek düzeltici eylemlerin azalabildiği yönündedir.

Senaryo sayısı neden 50 seçildi?

Şekil 7'de senaryo sayısı 10'dan 100'e çıkarıldığında kısıt tatmini yükselirken planlama yükü de artmaktadır. Kaynak, S=50 sonrasında fizibilite kazancının sınırlı kaldığını ve 50 senaryonun günlük planlama için belirsizlik çeşitliliği ile hesaplama maliyeti arasında pratik denge sağladığını bildirmektedir.

Ablasyon çalışması

Ablasyon çalışması, tahmin, kontrol politikası ve adaptif güvenlik projeksiyonunun birbirlerinin yerine geçmediğini göstermektedir. Kaynağın testinde üç bileşenin birlikte kullanıldığı tam sistem hem en düşük maliyet hem en düşük ihlal oranını vermiştir.

Hesaplama yükü

0,9 ms'lik toplam çevrim süresi 15 dakikalık EMS dispatch periyodundan çok daha kısadır. Günlük NSGA-II programlaması ise 40,8 saniye sürmektedir ve kaynak bunu önceden/offline yürütülebilecek bir işlem olarak değerlendirmektedir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Tahmin belirsizliğinin günlük planlama ve gerçek zamanlı güvenlik katmanına taşınabildiği bütünleşik bir EMS mimarisi oluşturulmuştur.
• Robust NSGA-II, kaynak testinde deterministik MILP'ye göre daha yüksek senaryo kısıt tatmini üretmiştir.
• Adaptif güvenlik projeksiyonu 90 günlük simülasyon/co-simülasyon testinde kısıt ihlallerini azaltmıştır.
• Tam çerçeve, test edilen alternatifler içinde en düşük gerçek zamanlı maliyet ve en yüksek yenilenebilir kullanımını üretmiştir.
• Gerçek zamanlı güvenlik projeksiyonunun hesaplama süresi 15 dakikalık dispatch aralığı açısından kaynak test ortamında çok küçüktür.

Çalışmanın kanıtlamadığı sonuçlar

• Sistemin gerçek bir maden tesisinde doğrudan kontrol donanımına bağlanarak aynı performansı vereceği gösterilmemiştir.
• 18,7% maliyet azalmasının bütün maden mikroşebekelerinde tekrarlanacağı kanıtlanmamıştır.
• Tek bir anonim Botswana veri setinden elde edilen sonuçların farklı cevher üretim süreçleri, maden boyutları veya şebeke yapıları için doğrudan genellenebilirliği gösterilmemiştir.
• BESS yaşlanması ayrıntılı elektro-kimyasal veya fizik tabanlı modelle modellenmemiştir.
• Belirsizlik modellemesi dağılımdan bağımsız değildir; çalışma nicelik-tabanlı hata ölçekleriyle Gaussian residual approximation kullanmaktadır.
• Maden üretim planlaması ile EMS dispatch'i tam kapalı çevrim optimizasyon içinde birlikte çözülmemiştir.

Çalışmanın kendi belirttiği sınırlılıklar

Yazarlar özellikle dört gelecek araştırma alanı belirtmektedir:

• birden fazla maden sahasında doğrulama,
• hardware-in-the-loop ve gerçek saha uygulaması,
• distribution-free belirsizlik nicelendirmesi,
• daha ayrıntılı batarya yaşlanması ve maden üretim planıyla entegrasyon.

Kaynak ve Yöntem Notu

Tam özgün başlık: Integrated Energy Management for Renewable-Assisted Mining Microgrids: A Three-Layer Framework with Adaptive Safety Margins

Yazarlar: Sravani Parvathareddy; Abid Yahya; Ravi Samikannu; Lilian Amuhaya; Raymond S. Suglo.

Sorumlu yazar: Sravani Parvathareddy.

Kurumlar: Botswana International University of Science and Technology (BIUST), Department of Electrical and Communications Systems Engineering; BIUST Department of Mining Engineering; Botho University, Faculty of Engineering, Science and Technology.

Kaynak türü: Yenilenebilir enerji destekli maden mikroşebekeleri için EMS tasarımı ve simülasyon/co-simülasyon doğrulaması içeren araştırma makalesi niteliğinde preprint.

Hakemlik durumu: Bu çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir.

Platform: SSRN.

SSRN kimliği: 7199509.

DOI: 10.2139/ssrn.7199509.

Yayın tarihi: SSRN kaydına göre 29 Temmuz 2026.

Dergi/cilt/sayı: Bu sürümde bulunmamaktadır.

Lisans/telif: SSRN kaydında hakların saklı olduğu ve izin olmadan yeniden kullanımın açık olmadığı belirtilmektedir. Bu nedenle kaynak şekilleri Verianla metnine doğrudan kopyalanmamış, sayısal sonuçlar ve yöntem akışı temiz HTML tablolarla yeniden ifade edilmiştir.

Finansman: Yazarlar çalışma için özel bir finansman almadıklarını bildirmiştir.

Veri erişilebilirliği: Ham operasyon verisi izin ve operasyonel gizlilik nedeniyle kamuya açık değildir. İşlenmiş özetlerin ve model ayarlarının gizlilik kısıtlarına bağlı olarak sorumlu yazardan talep edilebileceği belirtilmektedir.

Çıkar çatışması: Yazarlar bilinen rekabet eden finansal çıkar veya kişisel ilişki bildirmemiştir.

Teşekkür: Yazarlar Botswana International University of Science and Technology'ye ve anonimleştirilmiş operasyon verilerine erişimi destekleyen endüstriyel ortağa teşekkür etmektedir.

Bilimsel içerik sınırı

Bu Verianla makalesindeki teknik mimari, denklemler, veri istatistikleri, ekipman kısıtları, model parametreleri, tahmin sonuçları, maliyet değerleri, yenilenebilir kullanım oranları, ihlal oranları, gerilim sapması ve hesaplama süreleri yüklenen kaynak çalışmaya dayanmaktadır. Dış kaynaklardan yeni deneysel sonuç veya performans değeri eklenmemiştir.

Dış doğrulama yalnız DOI, SSRN kimliği, yayın tarihi ve lisans statüsünün bibliyografik kontrolü için kullanılmıştır.

Çalışmanın “gerçek veriye dayalı” olması ile “gerçek sahada kontrol sistemi uygulanmış olması” birbirinden ayrılmalıdır. Altı yıllık operasyon verileri gerçek bir Botswana maden mikroşebekesinden gelmektedir; ancak yazarların Discussion bölümünde açıkça belirttiği üzere sonuçlar simülasyon ve co-simülasyonla elde edilmiştir. Hardware-in-the-loop ve saha doğrulaması henüz gelecek araştırma kapsamındadır.

Kaynak içi gösterim ve raporlama notları

Şekil 2 tahmin eğrisini “FT-Transformer median forecast” olarak adlandırmasına rağmen ana metodoloji FT-Transformer'ın mimari ayrıntılarını veya eğitim hiperparametrelerini açıklamamaktadır. Bu nedenle bu Verianla makalesinde FT-Transformer hakkında kaynakta bulunmayan teknik mimari bilgisi eklenmemiştir.

Tablo 6'da Layer 3 politika ve projeksiyon bileşenlerinin ayrı süreleri toplam 0,4 ms olmasına rağmen toplam gerçek zamanlı karar süresi 0,9 ms olarak verilmektedir. Kaynak ek 0,5 ms'lik farkı bileşen bazında açıklamamaktadır; değerler olduğu gibi korunmuştur.