Yenilenebilir enerji kaynakları üretimi gün geçtikçe artsa da şebekelere aktarımı için aynı durumdan bahsedemeyiz. Elektrik şebekelerinin kaynak dağılımına baktığımızda bu hızlı değişime ayak uyduramadıklarını görüyoruz. Elektrik şebekeleri ve büyük çaplı bataryaların bu konuda karşılarında çözümü kolay olan bir sorun var. Yenilenebilir enerji kaynakları elektrik sistemlerine eklendikçe bu sistemler karmaşıklaşıyor. Yeşil kaynaklara geçiş her ne kadar sistemlerin verim ve hızını artırsa da geleneksel yöntemlerden uzaklaşmak sistemin tahmin edilmesini zorlaştırıyor. Mühendislerin yenilenebilir enerji kaynaklarının yoğun kullanıldığı elektrik sistemlerini günümüz uygulamalarıyla simüle ederken özellikle doğal afetler, hava koşulları ve şebekede meydana gelebilecek ani talep gibi durumlar için çok fazla parametreyi dikkate alarak daha fazla senaryo üzerine çalışması gerekiyor. Mühendislerin yeteri kadar senaryoyu gerçekçi bir şekilde simüle edememesi yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişi olabileceğinden daha yavaş hale getiriyor.
Amerika Birleşik Devletleri’nde şebekeye aktarılamayan yenilenebilir enerji kaynakları yukarıdaki görselde açıkça görülürken ülkemiz için benzer bir grafik olmasa da senaryonun pek farklı olmadığı tahmin edilebilir. Türkiye Elektrik Üretim Anonim Şirketi (TEAİŞ) tarafından tanımlanmış 2026 yılı için dağıtım seviyesinden transformatör merkezi bazlı tahsis edilen güneş ve rüzgar kaynaklı lisanssız üretim kapasiteleri listesine baktığımızda yalnızca 2 Gigawatt (GW) kapasite ayrılmasıyla ülkemizde de bu sorunla karşı karşıya kalındığı varsayılabilir.2
Bu durumun önüne geçmek için Kanadalı üniversite öğrencileri yaptıkları çalışmada mühendislerin simülasyon testlerini nasıl ciddi ölçüde hızlandırabileceklerini gösterdiler. Çalışmalarının odağı testlerin doğruluk payından feragat etmeden nasıl daha hızlı ve çalışması kolay hale getirilebileceğiydi. Sorunun temel kaynağı yenilenebilir enerji kaynaklarının bel kemiğini oluşturan güç çevirici ve dijital kontrol sistemlerinin simülasyonda çözümlenmesinde işlenen karmaşık denklemlerin yoğunluğu. Dolayısıyla araştırmacılar bu karmaşık denklemleri ayrı bir grafik işlemci (GPU) temelli sistemde çözümleyip simülasyon uygulamalarına paralel olarak eklemekte çözüm buldular. Normalde seri çalışan simülasyon uygulamaları, mantık devrelerinde olduğu gibi seri yerine paralel bir yapı kullanılması sayesinde hızlarında önemli, eskisine kıyasla 79 kata kadar bir hızlanmaya ulaşılabildiği tespit edildi. Çözümün uygulaması karmaşık gibi görünse de aslında çok basit.3 GPU ve sistemlerinin paralel şekilde çalışmalarını sağlayacak yapılara halihazırda sahibiz. Yani zaten elimizde olan imkanları kullanarak karşı karşıya kalınan bu problemi çözebilmekteyiz.
Bu sayede yeni elektrik sistem fikirleri bir fikir olarak kalmayıp daha hızlı bir şekilde test edilmiş, mühendisliğe uygun projeler haline gelebilir. Problemin ekonomik bir boyutu da var, kimse güvenilebilirliği sağlanmamış yalnızca fikir olarak ortaya atılan sistemlere yatırım yapmak istemeyecektir. Yani belki de geleceğimizi şekillendirecek büyük projeler büyük yatırımları bu hızlandırma çalışmaları sayesinde üzerlerine çekecek ve yeni daha temiz elektrik sistemleri yaşamımıza kazandırılacak.
Kaynaklar
- Lawrence Berkeley National Laboratory. (2025). Generation, Storage, and Hybrid Capacity in Interconnection Queues. https://emp.lbl.gov/generation-storage-and-hybrid-capacity
- Türkiye Elektrik İletim A.Ş. (2025). Lisanssız Üretim Duyurusu. https://www.teias.gov.tr/duyurular/lisanssiz-uretim-duyurusu-hqmx
- Paull, J., Hatahet, W., Wang, L., & Li, W. (2026). GPU Parallel-Rate Exponential Integrator Algorithm for Efficient Simulation of Power Electronic Systems. IEEE Open Access Journal of Power and Energy.