Elektrik mühendisleri için yapay zekâ: koruma ayar föyü

Bu ders genel bilgi verir; uzman görüşünün yerine geçmez.

Elektrik mühendisleri hesap, ayar ve arıza raporları arasında çalışır. Yapay zekâ bu belgelerin okunmasına ve düzenlenmesine yardım eder; koruma ayarı, manevra ve iş güvenliği kararı ise yetkili mühendiste kalır.

Aklınıza bir soru mu takıldı?

Sorunuzu ya da aradığınız konuyu yazın Ders bul

Bu derste neler öğreneceksiniz?

• Güç sistemleri alanında yapay zekâ kullanımının bugünkü durumunu ve sınırlarını
• Arıza kaydından olay özetini nasıl çıkarttırırsınız
• Ayar föyü için kontrol sorularını nasıl hazırlatırsınız
• Enerji altındaki sistemlerde hangi kararları araca bırakmayacağınızı

Meslekte gerçek kullanım

Elektrik Güç Araştırma Enstitüsü (EPRI) Şubat 2026’da elektrik sektörüne özgü bir büyük dil modeli sınaması duyurdu. Sınama, alan uzmanlarının yazıp gözden geçirdiği gerçek güç sistemi sorularından oluşuyor ve 35 alanı kapsıyor. Bulgular arasında şunlar var: açık uçlu sorular çoktan seçmeli sorulara göre belirgin biçimde daha az güvenilir. İnternet araması eklemek ortalama puanı yükseltebiliyor ama yanlış kaynaklardan gelen hataları da gizleyebiliyor. EPRI güvenlik, güvenilirlik ve uyum açısından kritik işlerde uzman denetimi istiyor.

EPRI Avrupa’dan Sean McGuinness’in Kasım 2025 tarihli yazısı, dört genel amaçlı dil modelinin koruma rölesi ayarlarındaki başarısını anlatıyor. Dört model de benzetim çıktısından arıza parametrelerini büyük ölçüde doğru çıkardı; biri hat ortasındaki bir arızayı bara arızası sandı. Bazı modeller güç sistemi modelini okumakta da başarılıydı. Tek hat şemalarını okumada başarı karışıktı: bir model, bir buçuk kesicili bir bara düzenini çift baraya benzetti. Ayar hesaplarında bazıları bölge erişimlerini doğru buldu; ancak akım ve gerilim trafosu oranını ters kullanma gibi hatalar da görüldü. Yazar hiçbir modelin hatasız olmadığını ve koruma sisteminin performansından mühendisin sorumlu kaldığını belirtiyor. Deneyler kurgusal veriyle yapıldı.

Uluslararası Büyük Elektrik Sistemleri Konseyi (CIGRE) oturumuna sunulan bir bildiri, OMICRON’dan Alexander Apostolov’a ait. Bildiri, koruma, otomasyon ve kontrol alanında üretken yapay zekânın bilgi yönetimi için kullanımını anlatıyor: standartlardan bilgi çıkarma, arıza kayıtlarını özetleme, koruma şemalarını stajyerlere anlatma ve SCADA ile röle verisinden olay zaman çizelgesi çıkarma gibi. Bildiri veri kalitesi, açıklanabilirlik, hatalı üretim ve siber güvenlik risklerini de sayıyor. İnsan denetimini koruyan melez bir yaklaşım öneriyor.

Üç somut kullanım

Birinci kullanım, olay özetidir. Bir arızanın röle kayıtlarını, olay listesini ve not defterinizi (kişi adları olmadan) araca verin ve saat sırasına göre bir zaman çizelgesi taslağı isteyin. Her zaman damgasını kayıttan kontrol edin. Farklı cihazların saat ayarları birbirinden ayrı olabilir; bu yüzden kayıtlar birbirini tutmayabilir.

İkinci kullanım, ayar föyü için kontrol sorularıdır. Ayar hesabınızı araca yaptırmayın. Ama kendi hesabınızın varsayımlarını yazıp “bu hesaba bakan bir kontrolcü hangi soruları sorar” diye sorabilirsiniz. EPRI deneyi, modellerin trafo oranını ters kullanabildiğini gösterdi; bu yüzden soru listesi bir hatırlatmadır ve bağımsız kontrolün yerini tutmaz.

Üçüncü kullanım, belge işleridir. Teknik şartnameden gerekli deney listesi çıkarmak, bir arıza raporunun taslağını yazmak ya da stajyer için bir koruma şemasının sade anlatımını hazırlamak bu gruba girer. Bu işlerde de kural aynı: sonucu düşük görünse bile çıktıyı bir insan okumadan kullanmayın.

Mesleğe özgü sınırlar ve veri

Koruma ayarı, kesici manevrası, topraklama ve enerji altında çalışma kararları can ve mal güvenliğiyle ilgilidir. Bunlar yetkili mühendis, kurum prosedürü ve ilgili standartlarla alınır. Yapay zekâ çıktısı bir ayar ya da manevra önerse bile uygulamadan önce kendi hesabınıza, prosedürünüze ve ikinci bir yetkili kişiye danışın.

Üretilen bir hesap ya da şema yorumunu saha onayı olmadan kullanmayın. Bir şemayı yanlış okumak, yanlış cihazın yanlış ayarla çalışmasına yol açabilir. Her şema yorumunu özgün çizimle karşılaştırın.

Tesis şemaları, ayar föyleri ve SCADA kayıtları kritik altyapı bilgisi olabilir. Kurum dışı bir araca yüklemeden önce kurumunuzun bilgi güvenliği kurallarına bakın. Personel ve abone bilgisi içeren kayıtlar için KVKK’nın üretken yapay zekâ rehberini okuyun.

Adım adım uygulama

1. Olay kayıtlarını hazırlayın; kişi adı, abone bilgisi ve gizli tesis ayrıntılarını çıkarın.
2. Araca arızanın türünü ve kayıtların hangi cihazlardan geldiğini yazın.
3. Zaman çizelgesi taslağı isteyin ve her zaman damgasını özgün kayıtla karşılaştırın.
4. Ayar hesabınızın varsayımlarını yazın ve kontrol soruları isteyin.
5. Soruları ekip toplantınıza taşıyın; bağımsız kontrolü ayrıca yaptırın.
6. Sonuçları ve kararları yetkili kişi olarak kendiniz yazıp imzalayın.

Kontrol listesi

• Olay özetindeki her saati kayıttan kontrol ettim mi?
• Cihazlar arası saat farkını hesaba kattım mı?
• Ayar hesabını kendim yaptım ve ikinci bir kişiye kontrol ettirdim mi?
• Araç şema yorumunu özgün çizimle karşılaştırdım mı?
• Kritik tesis bilgisini kurum dışına yüklemedim mi?

Sık yapılan hatalar

• Ayar hesabını araca yaptırıp sonucu kullanmak
• Şema yorumunu özgün çizimle karşılaştırmamak
• Farklı cihazların saat farkını göz ardı etmek
• Tesis şemasını kurumun bilgi güvenliği kuralına bakmadan yüklemek

Kendinizi deneyin

Kaynaklar

• EPRI Journal: Benchmarking Large Language Models for the Electric Power Sector (İngilizce)
• PAC World: Practical application of AI LLMs for calculating relay settings (EPRI) (İngilizce)
• CIGRE: Generative AI and its Impact on PACMM Knowledge Management (İngilizce)
• KVKK: Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi (15 Soruda) (Türkçe)

Son kontrol: 8 Kasım 2026

Kaynak: yzdersleri.com/ders/elektrik-muhendisleri-icin-yapay-zeka-koruma-ayar-foyu/ · Yapay Zeka Dersleri