Hidroelektrik santrallarda bakım strateji seçimi

Abstract

Ülkelerin küresel rekabet güçlerini artırmak için çevreye duyarlılık, güvenilirlik, verimlilik, ekonomiklik ve kesintisizlik ilkelerinden oluşan sürdürülebilir enerji politikalarını geliştirmeleri ve enerji arzını bu perspektifte devam ettirmeleri gerekliliği dünyanın ittifak ettiği bir gerçektir. Sürdürülebilir enerji arzının küresel dünya düzeni üzerindeki bu etkisinin yanı sıra, elektrik üretim santrallarındaki bakım süreçlerinin, zaman, malzeme ve işçilik kullanımı ile üretim kaybından doğan yüksek maliyetleri gerektirmesi göz önüne alındığında, bakımın bir sistem dahilinde yönetilmesi kesin bir sonuç halini almaktadır. Bu durum da elektrik üretim santrallarında analitik ve uygulanabilir bir bakım planlanmasının yapılmasını bir zorunluluk haline getirmektedir. Bu bağlamda bu çalışmada, Türkiye'nin enerji arz güvenliğine toplam üretim içerisindeki beşte birlik payı ile direkt olarak etki eden hidroelektrik santrallardan büyük ölçekli bir tanesinde bakım planlamasının en kritik ve ilk aşaması olan bakım stratejilerinin belirlenmesi problemi ele alınmıştır. Zor ve karmaşık bu probleme çözüm getirebilmek adına uygulama süreci üç probleme bölünerek aşamalandırılmıştır. İlk olarak santralın en kritik ekipmanına literatürde sıklıkla kullanılan çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP-COPRAS kombinasyonu ile çözüm bulunmuştur. Ardından problem boyutu arttırılarak 571 elektriksel ekipmana uygulanması gereken optimal bakım stratejileri AHP-COPRAS-TP yöntemleri ile belirlenmiştir. Son olarak 988 mekanik ekipmana uygulanacak bakım stratejilerinin belirlenmesi problemi yapay sinir ağı yöntemi ile ele alınmıştır. Yapılan tez çalışması sonucunda literatürde ilk defa bu problem sistem boyutunda ele alınmış ve toplamda 1558 ekipman için bakım stratejisi belirlenmiştir. Ayrıca 571 elektriksel ekipman sistem dahilinde ele alınarak optimal sonuçlar elde edilmiştir. Bununla birlikte literatürde ilk defa yıpranma oranı gibi sistemin özel kısıtları modele yansıtılmış ve literatürde ilk defa bu problemin çözümünde yapay sinir ağı yöntemi kullanılmıştır. Sonuç olarak bakım strateji seçimi problemi için ele alınan üç farklı problem ile farklı çözüm önerileri sunulmuş ve önerilen modeller karşılaştırılarak literatüre katkı sağlanmıştır.

In order to increase the global competitiveness of countries, it is a fact that the world has allied with the necessity to develop sustainable energy policies consisting of the principles of environmental awareness, reliability, efficiency, economy and uninterruptedness, and the continuation of energy supply in this perspective. Considering that the maintenance processes in the power plants require high costs due to the use of time, material and workmanship and loss of generation in addition to this impact on the global world order of sustainable energy supply, management of the maintenance within a system becomes a definite conclusion. In this context, this study to determine the most critical phase of the maintenance strategy of Turkey's security of energy supply to total generation in the directly acting hydroelectric large-scale one in the maintenance planning of the plant with the union share of the problems were discussed. In order to find a solution to this difficult and complex problem, the application process was divided into three problems. In each stage, the solution size was expanded and the solution approaches in the literature were evaluated, and the structure of the problem was evaluated, and solutions were produced with different combinations of methods. First of all, the most critical equipment of the power plant was solved with AHP-COPRAS combination, which is a multi-criteria decision making method frequently used in the literature. Afterwards, optimal maintenance strategies that should be applied to 571 electrical equipment by increasing the problem size were determined by AHP-COPRAS-TP methods. Finally, the problem of determining the maintenance strategies to be applied to 988 mechanical equipment is addressed by the artificial neural network method. As a result of the thesis study, this problem was handled for the first time in the literature, and a maintenance strategy was determined for a total of 1558 equipment. In addition, 571 electrical equipment is handled within the system, and optimal results are obtained. However, for the first time in the literature, the system's special constraints were reflected in the model and for the first time in the literature, artificial neural network method was used to solve this problem. As a result, different solution suggestions were presented with three different problems for the maintenance strategy selection problem, and the proposed models were compared and contributed to the literature.