Gemi elektrik şebekelerinde derin öğrenme uygulamaları

Abstract

Denizcilik sektörü çok geniş kapsamda denetlenmesi gereken uluslararası bir sektördür. Bu sektördeki paydaşların denetlenmemesi durumunda büyük çevresel felaketler oraya çıkabilir, bu da doğaya ve insan yaşamına çok büyük zararlar verebilir. Denizcilik sektörünün denetleyici tepe organizasyonu olan Uluslararası Denizcilik Örgütü, sektördeki paydaşların faaliyetlerinin denetlenip düzenlenmesi adına çeşitli kural ve yönetmelikler uygulamaktadır. Sektörde faaliyet gösteren firmaların ise bu kural ve yönetmeliklere uyma yükümlülüğü vardır. Son yıllarda denizcilik sektörü vasıtasıyla taşınan ticari mal miktarının artması nedeniyle birtakım çevresel problemler baş göstermiştir. Bu problemler nedeniyle Uluslararası Denizcilik Örgütü çeşitli tedbirler almak zorunda kalmıştır. Bu tedbirler çerçevesinde çevre kirliliği ve emisyonların azaltılması adına çeşitli kurallar yayınlanmıştır. Denizcilik sektöründe Uluslararası Denizcilik Örgütü'nün koyduğu kuralların uygulanması yeni nesil teknolojilerin ve çevreci yöntemlerin denizcilik sektörüne dahil edilmesinin de önünü açmıştır. Bu bağlamda denizcilik firmaları çeşitli araştırma ve geliştirme faaliyetlerine ağırlık vermeye ve çevreci teknolojilerle emisyon oranını düşürmeye çalışmaktadır. Büyük firmalar açısından Uluslararası Denizcilik Örgütü'nün koyduğu emisyon sınırlamalarına uymak sahip oldukları büyük ekonomik güç sayesinde yaptıkları çalışmalar çerçevesinde daha kolay olabilirken nispeten küçük firmalar için ise bu süreçte bazı zorluklar olabilmektedir. Küçük firmalar bu süreçte fayda-maliyet analizi yaparak verimli ve ekonomik yöntemler araştırıp geliştirme ihtiyacı içindedir. Veriye dayalı teknikler, son yıllarda bilim dünyasının gündeminde yer almaya başlamıştır. Özellikle gelişen teknoloji sayesinde her türlü sistemden veri almanın geçmişe göre nispeten kolaylaşması veriye dayalı algoritmaların önemini arttırmıştır. Bu nedenle veriye dayalı algoritmaların son yıllarda uygulama alanı artmıştır. Hemen hemen bütün sektörlerde veriye dayalı algoritmaların çok çeşitli uygulamaları gündeme gelmekte ve yapılan uygulamalarda başarılı sonuçlar elde edilmektedir. Veriye dayalı yaklaşımlar bu noktada da öne çıkmakta ve başka endüstri alanlarına uygulanan teknikler denizcilik sektöründeki problemlerin çözümünde de katkı vermektedir. Denizcilik sektörü, gelişen teknolojiden nasibini almakta ve veriye dayalı uygulamalar sektörde bazı problemlerin çözümüne katkı vermeye başlamıştır. Örneğin; sisli ve olumsuz hava koşullarının hüküm sürdüğü sularda görüş mesafesinin bilinmesi denizcilik sektöründe seyir güvenliğinin sağlanması adına önemli bir problemdir. Bu problemin çözümünde çevresel koşulları kullanarak görüş mesafesinin hesaplanması gerekmektedir. Bu alanda yapılan çalışmalarda elde edilen başarılı sonuçlar sayesinde her türlü hava koşulunda görüş mesafesi tahmin edilebilmektedir. Denizcilik sektöründe en önemli gider kalemi yakıt tüketimi olarak öne çıkmaktadır. Bu nedenle denizcilik firmaları yakıt tüketimini azaltıcı teknolojilerin geliştirilmesi için yatırım yapmaktadır. Büyük firmalar açısından bu yatırımların maliyetinin karşılanması nispeten kolay olsa da küçük firmalarda durum böyle değildir. Yenilikçi teknolojiler ile gemilerini donatamayan firmalar zaman içinde piyasadaki yerini kaybetmekte, bazı firmalar ise Uluslararası Denizcilik Örgütü kurallarını sağlayamadıkları için çeşitli cezalar ve yaptırımlarla karşı karşıya kalmakta ve maddi zararlara uğramaktadır. Denizcilik sektöründe en önemli gider kalemi olan yakıt tüketiminin tahmini işlemi ile bir seferde karşılaşılabilecek bütün durumlar için sefer boyunca harcanan yakıt tüketiminin tahmin edilmesiyle ortaya çıkabilecek emisyonların hesabı yapılabilmektedir. Veriye dayalı algoritmalardan önce de yakıt tüketimi çeşitli yöntemlerle hesaplanıyordu ancak bu yöntemler sayesinde hesaplama süreçleri hızlanmış ve hesap karmaşası azalmıştır. Veriye dayalı yaklaşımlar başarılı olması yanında fayda-maliyet olarak verimli yöntemler olarak öne çıkmaktadır. Bu sayede ekonomik gücü nispeten düşük olan denizcilik firmaları da bu yeni teknolojiye erişebilmekte ve faaliyet gösterdiği sırada karşılaştığı problemleri veriye dayalı yöntemler yardımıyla çözebilmektedir. Bu tez çalışmasında, denizcilik sektöründe yer alan üç adet problem seçilmiş ve veriye dayalı yöntemler yardımıyla çözümler üretilmeye çalışılmıştır. "Gemi Elektrik Şebekelerinde Derin Öğrenme Uygulamaları" ile makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin gemi elektrik şebekeleri üzerinde uygulanması sayesinde şebeke problemlerinin azaltılması, veriminin artması bu sayede de doğaya salınan emisyonların azaltılması gibi hedefleri gerçekleştirmede önemli bir çalışma olacağı öngörülmüş ve gemi elektrik şebekesinde oluşan sorunların çözümünde veriye dayalı yaklaşımlar kullanılmıştır. Literatürdeki çalışmalar incelendiğinde ülkemizde bu alanda yapılan çalışmaların kısıtlı olduğu tespit edilmiştir ve Uluslararası Denizcilik Örgütü kuralları ile ilgili cezalar, emisyonların azaltılamaması ve gemi enerji verimliliğinin artırılamamasının gelecek yıllarda Türk denizcilik sektörüne maddi zararları olacağı tespit edilmiştir. Yapılan çalışmanın çıktılarının ülkemiz denizcilik sektörü paydaşları ile paylaşılması sayesinde ülkemizin bu alanda güncelliği yakalaması ve uğrayacağı kayıpların en aza indirilmesi konusunda katkı verilmesi hedeflenmiştir. Tez kapsamında ele alınan ilk vaka çalışmasında ticari amaçla kullanlan bir konteyner gemisi seçilmiş ve bu konteyner gemisini işleten firmadan geminin belirli bir zamandaki sefer verisi elde edilmiştr. Elde edilen bu veri seti işlenip veriye dayalı algoritmaların üzerinde çalışabileceği işlenmiş bir veri setine dönüştürülmüştür. Elde edilen veri setindeki çok sayıdaki giriş değişkeninin yardımıyla veriye dayalı algoritmalardan çıkış değişkenini hesaplaması istenmiştir. Bu vaka çalışmasında literatürde sıklıkla karşılaşılan veriye dayalı algoritmalar yardımıyla yakıt tüketimi tahmini yanında gemide üretilen elektriksel gücün de tahmini yapılmıştır. Bu yeni çıkış değişkeni de çalışmayı özgünleştirmiştir. Elektriksel gücün tahmin edilmesi sayesinde verimlilik hesaplarında kullanılan bir değişken de pratik bir yöntem yardımıyla bulunmuştur. Çalışmada ayrıca veri setindeki değişkenlerin birbiri arasındaki ilişkilerin modellenmesi adına Pearson Korelasyon Matrisi ve çeşitli ikili grafikler kullanılmıştır. Algoritmalar ilk aşamada istenilen başarıyı sağlayamamışlar ve bu nedenle algoritma parametreleri ayarlanmıştır. Yapılan bu ayarlama işlemi sonrasında algoritmalar istenilen tahmin başarısını yakalamış ve tahmin işlemi sonlandırılmıştır. Bu aşamada algoritmaların bir ezberleme problemi olup olmadığının belirlenmesi ve elde edilen sonuçların doğrulanması adına K-katlamalı çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen doğrulama sonuçları herhangi bir ezberleme durumu olmadığını ve simülasyon sonuçlarını doğrulamıştır. Simülasyonlar sonucunnda gemideki elektriksel gücün tahmini için Derin Sinir Ağı algoritması en başarılı yöntem olarak ortaya çıkmıştır. Tez konusu ile ilgili yapılan ikinci vaka çalışmasında bir kimyasal tanker gemisinde elektrik ihtiyacını sağlayan jeneratörlerin ürettiği elektriksel gücün tahmini veriye dayalı yöntemler yardımıyla gerçekleştirilmiştir. Çeşitli giriş değişkenlerinin yardımıyla çıkış değişkeni olan sistemde yer alan üç adet jeneratörün yükleri algoritmalar tarafından ayrı ayrı tahmin edilmiştir. Bu vaka çalışmasında önceki çalışmadan farklı olarak giriş değişkenlerinin tahmin sürecinde çıkış değişkeninin bulunmasında nasıl bir etkisinin olduğu da gösterilmiştir. Çalışma sonuçları incelendiğinde her bir jeneratörün gücünün ayrı ayrı tahmin edildiği senaryoda Karar Ağacı yöntemi en başarılı yöntem olurken, toplam yük tahmini senaryosunda ise Derin Sinir Ağı en başarılı algoritma olarak öne çıkmıştır. Tez konsunda yapılan son vaka çalışmasında ise bir konteyner gemisi incelenmiştir. Sefer sırasında genelde seyir durumunda faydalanılan ve ana makinanın ürettiği enerjinin bir kısmını elektrik enerjisine çevirerek gemide enerji verimliliğine katkıda bulunan şaft jeneratörünün ürettiği güç tahmin edilmiştir. Yapılan simülasyonlar sonucunda Çoklu Doğrusal Regresyon algoritması bu problem için en başarılı yöntem olmuştur. Tez çalışması kapsamında incelenen üç problem ve elde edilen sonuçlar ışığında veriye dayalı aloritmaların gemide ani güç dalgalanmaları karşısında alınabilecek önlemler, enerji verimliliğinin arttırılması konusunda yapılacak işlemler, iş güvenliği ve yapılan operasyonların güvenli bir şekilde tamamlanması hususlarında Denizcilik sektörü paydaşları açısından yararlı olabileceği saptanmıştır. İlerleyen yıllarda teknolojinin gelişmesiyle gemilerden anlık olarak veri alma işlemi yapılabilecek ve çok daha güçlü modeler yardımıyla tüm bu problemlere ilişkin çözümler daha da geliştirilebilecektir.