Enerji haritas\u0131, enerji maliyetlerinin geni\u015f bir aral\u0131kta dalgalanmalar g\u00f6stermesi ve Sera Gazlar\u0131 (GHG\u2019ler) emisyonlar\u0131n\u0131n azalt\u0131lmas\u0131na y\u00f6nelik endi\u015felerin d\u00fcnya \u00e7ap\u0131nda ciddi bir \u015fekilde taraf bulmas\u0131 ile yeniden \u015fekillenmektedir. K\u00f6m\u00fcr ve n\u00fckleer gibi geleneksel enerji kaynaklar\u0131n\u0131n \u00f6nemi zamanla azal\u0131rken, do\u011fal gaz ve yenilenebilir enerji kaynaklar\u0131ndan sa\u011flanan tedarikler istikrarl\u0131 bir \u015fekilde artmaktad\u0131r. Enerjinin maliyet ve emisyonlar \u00fczerinde oynad\u0131\u011f\u0131 rol\u00fcn fark\u0131nda olan \u00fcreticiler, s\u00fcrekli olarak bunlar\u0131 azaltman\u0131n yollar\u0131n\u0131 aramaktad\u0131rlar. \nCOVID-19 salg\u0131n\u0131n\u0131n etkileri, t\u00fcketim \u015fekillerini etkilemi\u015f olup petrol ve petrolden t\u00fcretilmi\u015f \u00fcr\u00fcnlere y\u00f6nelik ciddi fiyat de\u011fi\u015fimlerine sebebiyet vermi\u015ftir. Toplam t\u00fcketimin 2021 y\u0131l\u0131nda toparlanmas\u0131 beklenirken, geleneksel enerji kaynaklar\u0131, yenilenebilir kaynaklar gibi rekabet\u00e7i se\u00e7enekler artmaya devam etti\u011fi ve s\u00fcrekli olarak daha ucuz hale geldi\u011finden \u00f6nceki fiyat seviyelerine asla geri d\u00f6nemeyebilirler. Enerji piyasas\u0131nda, saatlik veya daha h\u0131zl\u0131 olarak de\u011fi\u015fen fiyatlar d\u00fcnya \u00e7ap\u0131nda giderek daha yayg\u0131n hale gelmektedir.<\/p>\n
Bununla birlikte, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli \u00fcretim tesislerinde, enerji, normal ko\u015fullarda i\u015fletme masraflar\u0131n\u0131n %50\u2019sini te\u015fkil etmektedir. Sonu\u00e7 olarak, enerji kullan\u0131m\u0131nda %10\u2019luk bir azalma, kar paylar\u0131n\u0131 %5 oran\u0131nda iyile\u015ftirebilmektedir. \u015eirketler kazan\u00e7lar\u0131n\u0131 artt\u0131r\u0131p emisyonlar\u0131 azaltman\u0131n yollar\u0131n\u0131 ararken, enerji sistemlerinin optimizasyonu do\u011fal olarak ele al\u0131nacak olan ilk fakt\u00f6rlerden bir tanesini olu\u015fturmaktad\u0131r.<\/p>\n
Enerji t\u00fcketimi detayl\u0131 ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak \u00f6l\u00e7\u00fclebildi\u011finde, yaln\u0131zca birka\u00e7 de\u011fi\u015fiklikle toplam enerji t\u00fcketiminin ciddi bir \u015fekilde azalt\u0131labilmesi m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr.<\/h3>\n
Bir\u00e7ok tesiste, verimlili\u011fi artt\u0131rmak, enerji t\u00fcketimini ve emisyonlar\u0131 azaltmak ad\u0131na h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde iyile\u015ftirmeler yapabilir. Di\u011fer yandan, bir tesisin kombine \u00e7evrim gaz t\u00fcrbini in\u015fa etmesi gibi b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli projelerin maliyet\/fayda potansiyelleri a\u00e7\u0131s\u0131ndan dikkatli bir \u015fekilde analiz edilmesi gerekmektedir.<\/p>\n
\u00dcretim tesislerinin, mevcut enerji vekt\u00f6rlerinin geleneksel veya yenilenebilir kaynaklardan nas\u0131l \u00fcretilebilece\u011fini, da\u011f\u0131t\u0131m\u0131n\u0131n yap\u0131labilece\u011fini ve var olan enerji sistemlerine entegre edilerek veya var olan enerji sistemlerini yeniden form\u00fcle ederek kullan\u0131lmak \u00fczere nas\u0131l birle\u015ftirilebilece\u011fini dikkate almas\u0131 gerekmektedir. Buradaki ama\u00e7 hem maliyetleri hem de sera gaz\u0131 emisyonlar\u0131n\u0131 azaltmakt\u0131r.<\/p>\n
Hidrojen \u00fcretimi bir \u00f6rnek olarak dikkate al\u0131nabilir. Geleneksel olarak, bir tesis i\u00e7in hidrojen \u00fcretmenin en ucuz yolu metan\u0131n d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmesidir, fakat bu s\u00fcre\u00e7 yan \u00fcr\u00fcn olarak normal \u015fartlarda atmosfere sal\u0131nan karbondioksit gaz\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131karmaktad\u0131r. E\u011fer tesis karbondioksit sal\u0131n\u0131m\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131rmak istiyorsa, maliyeti daha y\u00fcksek bir yakla\u015f\u0131mla enerji kullanarak suyu elektroliz yoluyla oksijen ve hidrojene ayr\u0131\u015ft\u0131rabilir (buna ye\u015fil hidrojen adi verilmektedir). Bunun yap\u0131lmas\u0131n\u0131n avantajl\u0131 olup olmad\u0131\u011f\u0131na karar verilmesi b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde enerji kayna\u011f\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n
E\u011fer suyu elektrolize etmek i\u00e7in kullan\u0131lan elektrik k\u00f6m\u00fcr yakan bir enerji santralinden elde ediliyorsa, hidrojen birimi ba\u015f\u0131na \u00fcretilen karbondioksit miktar\u0131 muhtemelen metan\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmekten daha fazla olacakt\u0131r.<\/h3>\n
Ancak, e\u011fer elektrik, r\u00fczg\u00e2r t\u00fcrbinleri veya bir dizi fotovoltaik panel taraf\u0131ndan \u00fcretiliyorsa veya tesisin kombine \u00e7evrim gaz t\u00fcrbini sisteminden elde edilen fazla enerjiden elde ediliyorsa, ekonomik yap\u0131 de\u011fi\u015febilir. Bu yakla\u015f\u0131m\u0131n kullan\u0131lmas\u0131 daha az (veya s\u0131f\u0131r) karbondioksit \u00fcretmekte, metan kullanmamakta ve daha ucuz olabilmektedir. Bu ko\u015fullar her zaman veya her g\u00fcn mevcut olmayabilir, fakat baz\u0131 end\u00fcstriyel tesisler m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funda bunlardan yararlanabilecek durumda olmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
Bu tip kararlar\u0131 verebilmek i\u00e7in, enerji kaynaklar\u0131 ve herhangi bir zamanda tesisteki enerji kullan\u0131mlar\u0131 hakk\u0131nda detayl\u0131 bir veri ak\u0131\u015f\u0131na sahip olmak ve \u015eekil 1\u2019de anlat\u0131ld\u0131\u011f\u0131 gibi, bu detayl\u0131 verileri, \u00fcretim ve t\u00fcketim ile ilgili tahminleri, s\u00fcre\u00e7 planlamas\u0131n\u0131, raporlamay\u0131 ve proses kontrol faaliyetlerini koordine edebilme yetisi olan bir yaz\u0131l\u0131m gerektirmektedir.<\/p>\n
\u015eekil 1: Visual MESA ger\u00e7ek zamanl\u0131, modele dayal\u0131, enerji y\u00f6netimi sistemi, enerji kullan\u0131m\u0131n\u0131 ve emisyonlar\u0131 en iyi \u015fekilde planlamay\u0131, izleyebilmeyi ve i\u015fletebilmeyi sa\u011flamaktad\u0131r<\/figcaption><\/figure>\n
Veri, modeller ve yaz\u0131l\u0131m ara\u00e7lar\u0131 mevcut oldu\u011funda, enerji kullan\u0131m\u0131 hem maliyetleri hem de emisyonlar\u0131 e\u015f zamanl\u0131 olarak en aza indirgeyecek \u015fekilde optimize edilebilir. Az say\u0131daki tesis bu t\u00fcr bir de\u011ferlendirmeyi ger\u00e7ek zamanl\u0131 ve otomatik bir bi\u00e7imde yapabilmektedir. Petrol rafinerileri ve \u00e7ok \u00fcniteli kimyasal tesisler gibi geni\u015f \u00f6l\u00e7ekli ve enerji kullan\u0131m\u0131 yo\u011fun tesisler bile t\u00fcm destekleyici verileri toplayacak ve uygulamaya ge\u00e7irebilecek uzmanl\u0131\u011fa veya yaz\u0131l\u0131m sistemlerine sahip olmayabilirler.<\/p>\n
Herhangi bir zamanda, hangi enerji kayna\u011f\u0131n\u0131n kullan\u0131lmas\u0131 karar\u0131, b\u00fct\u00fcn olas\u0131 se\u00e7eneklerle ilgili verilere sahip olunmas\u0131n\u0131 gerektirmektedir. Kombine \u00e7evrim gaz t\u00fcrbini sistemini harekete ge\u00e7irip \u015febekeden enerji alimini en aza indirgemeli miyiz ya da bunun aksini mi yapmal\u0131y\u0131z veya ikisinin ortas\u0131nda kalan bir yakla\u015f\u0131m m\u0131 benimsemeliyiz? Do\u011fru karar\u0131n verilebilmesi, \u015febekeden sevk etmenin mevcut maliyetine k\u0131yasla yak\u0131t ve i\u015fletme maliyetlerinin bilinmesini gerektirmektedir. Bu de\u011ferler, sistemden al\u0131nan elektri\u011fin fiyat\u0131na, hava ko\u015fullar\u0131na, yenilenebilir kaynaklar\u0131n mevcudiyetine vs. dayal\u0131 olarak zaman i\u00e7inde dalgalanma g\u00f6sterebilir.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, kombine \u00e7evrim gaz t\u00fcrbini sisteminin yaln\u0131zca bir veya iki saat boyunca \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 uygulanabilir olmayabilir, dolay\u0131s\u0131yla, ger\u00e7ek\u00e7i tahminler yap\u0131lmak zorundad\u0131r.<\/h3>\n
Yenilenebilir enerji kaynaklar\u0131n\u0131n h\u00e2kim oldu\u011fu bir senaryoda, r\u00fczg\u00e2r h\u0131z\u0131 ve g\u00fcne\u015f \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131 yo\u011funlu\u011fu gibi enerji \u00fcretimini etkileyen iklim fakt\u00f6rlerinin de\u011fi\u015fkenli\u011finden dolay\u0131, \u00fcretim fazlas\u0131n\u0131 yakalayabilmek ad\u0131na enerji depolama mekanizmalar\u0131 mevcut olmal\u0131 ve yenilenebilir enerji kaynaklar\u0131ndan sa\u011flanan \u00fcretimde azalma beklendi\u011finde yedek olarak kullan\u0131labilmelidir. Deponun ne zaman doldurulaca\u011f\u0131 veya bo\u015falt\u0131laca\u011f\u0131 hakk\u0131nda ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak da bir karar al\u0131nacakt\u0131r. T\u00fcm bunlar enerji sistemini en iyi \u015fekilde idare etmekten sorumlu olan ki\u015filer i\u00e7in zorluk derecesi \u00e7ok y\u00fcksek bir problem olu\u015fturmaktad\u0131r.<\/p>\n
Bu t\u00fcr bir analiz, \u00f6zellikle yenilenebilir kaynaklar s\u00f6z konusu oldu\u011funda, b\u00fcy\u00fck-\u00f6l\u00e7ekli ve karma\u015f\u0131k bir tesiste gerekli h\u0131zda ve \u00f6l\u00e7\u00fcde man\u00fcel olarak yap\u0131lamaz. Neyse ki, ger\u00e7ek-zamanl\u0131, modele dayal\u0131, Dijital \u0130kiz yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 kullanan yukar\u0131da bahsetmi\u015f oldu\u011fumuz ara\u00e7lar hem enerji kaynaklar\u0131n\u0131 hem de enerji t\u00fcketimini dikkate alarak, se\u00e7imleri geleneksel y\u00f6ntemlerin \u00e7ok \u00f6tesinde optimize edebilmeyi m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n
Bu t\u00fcr ara\u00e7lar, a\u015fa\u011f\u0131dakiler gibi, bir\u00e7ok spesifik kabiliyete sahiptir:<\/h3>\n
\n
Geleneksel, karbona-dayal\u0131 enerji a\u011flar\u0131nda (yak\u0131t, buhar, elektrik) yayg\u0131n olan ekipmanlar\u0131 ve alt-sistemleri ve ayn\u0131 zamanda yenilenebilir enerjiyle alakal\u0131 ekipmanlar\u0131 ve sistemleri (solar, r\u00fczg\u00e2r, biyo-k\u00fctle) dikkate alan, entegre edilmi\u015f, ger\u00e7ek-zamanl\u0131, modele dayal\u0131 bir dijital ikiz.<\/li>\n
Tesisin ve \u00e7evresinin gelecekteki ko\u015fullar\u0131yla ilgili tahmin y\u00fcr\u00fctmeye ve bu tahminleri kullanmaya y\u00f6nelik destek. \u00d6rnek olarak bunlar, hava ve piyasa ko\u015fullar\u0131n\u0131 (\u00f6rne\u011fin saatlik elektrik fiyatlar\u0131) buhar, yak\u0131t, hidrojen gibi enerji kaynaklar\u0131na olan \u00fcretim talebini i\u00e7ermektedir.<\/li>\n
Tesisin mevcut ve ge\u00e7mi\u015f enerji verimlili\u011finin ve performans\u0131n\u0131n ge\u00e7mi\u015f verileri kullanarak analiz edilmesine y\u00f6nelik destek.<\/li>\n
Enerji envanterinin optimal y\u00f6netimine y\u00f6nelik destek.<\/li>\n
Hareketli bir ufuk zaman dilimi \u00fczerinde s\u0131kl\u0131kla g\u00fcncellenen, optimal program\u0131 dikkate alan ger\u00e7ek zamanl\u0131 optimizasyona y\u00f6nelik destek.<\/li>\n
Bunlar\u0131 ger\u00e7ekten uygulanabilir k\u0131lmak ve operat\u00f6rlerin daha y\u00fcksek de\u011ferli faaliyetlerde bulunabilmesi i\u00e7in bu i\u015flevlerin uzun ve k\u0131sa vadede otomatik olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n
Visual MESATM uygulamalar\u0131 (Tablo 1), b\u00fct\u00fcn tesisin ve kom\u015fu b\u00f6lgelerin t\u00fcm enerji sistemlerinin ger\u00e7ek-zamanl\u0131 ve modele dayal\u0131 analizini sa\u011flayan, tesisin bir Dijital \u0130kiz modeli etraf\u0131nda in\u015fa edilmektedir. Operasyona entegre edildikten sonra, Visual MESA uygulamalar\u0131 \u00fc\u00e7 ara\u00e7 \u00fczerinden; \u00e7oklu d\u00f6nem optimizasyon (MPO), enerji sisteminin g\u00f6zetimi (EM) ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 optimizasyon (ERTO\/ECLRTO), enerji sistemini, ge\u00e7mi\u015fi dikkate alarak, ger\u00e7ek zamanl\u0131 optimize eden ve bunlar\u0131 yaparken gelece\u011fi de g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulunduran faaliyetleri ger\u00e7ekle\u015ftirmektedir. MPO uygulamas\u0131, hareketli bir ufuk i\u00e7in \u00e7oklu d\u00f6nem planlama optimizasyonu yaparak, enerjinin ger\u00e7ek zamanl\u0131 optimizasyonuna y\u00f6nelik bir izleyici ve k\u0131lavuz i\u015flevi g\u00f6rmekte ve tesisin her zaman en d\u00fc\u015f\u00fck maliyette ve emisyon limitleri dahilinde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na olanak tan\u0131maktad\u0131r.<\/p>\n
Entegre MPO\/EM\/ERTO\/ECLRTO yakla\u015f\u0131m\u0131, operat\u00f6rlere ve m\u00fchendislere, Sanal Enerji Santrali (VPP) olarak bilinen konsept uyar\u0131nca, kom\u015fu b\u00f6lgeleri de i\u00e7erecek \u015fekilde, tesisin enerji sistemlerinin optimal planlamas\u0131n\u0131 \u00fcretebilmelerine, analiz edebilmelerine ve da\u011f\u0131t\u0131m\u0131n\u0131 yapabilmelerine yard\u0131mc\u0131 olmaktad\u0131r. Bir VPP, r\u00fczg\u00e2r santralleri, solar parklar ve Birle\u015fik Is\u0131 ve G\u00fc\u00e7 Santrali (CHP) \u00fcniteleri gibi merkezi olmayan g\u00fc\u00e7 \u00fcretim \u00fcnitelerinden ve ayr\u0131ca enerji t\u00fcketicilerinden, ye\u015fil hidrojen \u00fcreticilerinden\/kullan\u0131c\u0131lar\u0131ndan ve depolama sistemlerinden meydana gelen nispeten karma\u015f\u0131k bir a\u011f olabilmektedir. Birbirine ba\u011fl\u0131 bu \u00fcniteler optimal olarak planlanacak, g\u00f6zetlenecek ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak optimize edilecek olan bir b\u00fct\u00fcn olarak dikkate al\u0131nmaktad\u0131r.<\/p>\n
\n\n
\n
Visual MESA Ger\u00e7ek Zamanl\u0131 Enerji Optimizasyonu \/ Kapal\u0131 D\u00f6ng\u00fc Ger\u00e7ek Zamanl\u0131 Enerji Optimizasyonu (VM-ERTO \/ ECLRTO)<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
\n
Visual MESA Enerji Sistemleri Ger\u00e7ek Zamanl\u0131 Optimizasyonu uygulamas\u0131, a\u00e7\u0131k d\u00f6ng\u00fc veya kapal\u0131 devre olarak kullan\u0131labilen, hem s\u00fcrekli hem de s\u00fcreksiz de\u011fi\u015fkenleri i\u00e7eren, enerji sistemlerinin optimizasyonuna y\u00f6nelik piyasa lideri konumunda olan ger\u00e7ek zamanl\u0131 bir dijital ikizdir.<\/td>\n<\/tr>\n
\n
Visual MESA Enerji Monit\u00f6r\u00fc (VM-EM)<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
\n
Visual MESA Enerji Sistemleri G\u00f6zetleme uygulamas\u0131, enerji sistemlerinin g\u00f6zetimine y\u00f6nelik olarak \u00f6zel bir \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r (Temel Performans G\u00f6stergelerinin (KPI) hesaplanmas\u0131, verilerin saklanmas\u0131 ve ge\u00e7mi\u015f verileri kullanarak hesaplama yap\u0131lmas\u0131, enerji balans\u0131 denkli\u011finin izlenmesi vb.)<\/td>\n<\/tr>\n
Visual MESA \u00c7oklu D\u00f6nem Optimizasyon uygulamas\u0131, \u00e7oklu d\u00f6nem kararlar\u0131n yan\u0131 s\u0131ra depolama ve s\u00fcrekli ve s\u00fcreksiz de\u011fi\u015fkenleri i\u00e7eren enerji sistemlerinin optimal olarak planlanmas\u0131na y\u00f6nelik bir enerji y\u00f6netim arac\u0131d\u0131r.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
Tablo 1: Visual MESATM EMS uygulama kapsam\u0131.<\/em><\/p>\n
Optimal planlamay\u0131, g\u00f6zetlemeyi ve optimizasyonu i\u00e7eren ger\u00e7ek-zamanl\u0131 enerji y\u00f6netimi ara\u00e7lar\u0131, her bir tesis farkl\u0131 oldu\u011fundan, her bir tesise veya VPP\u2019ye \u00f6zel olarak tasarlanmak zorundad\u0131r. Enerji kaynaklar\u0131 ve kullan\u0131mlar\u0131 bir tesisten di\u011fer tesise geni\u015f \u00f6l\u00e7\u00fcde \u00e7e\u015fitlilik g\u00f6stermektedir, dolay\u0131s\u0131yla, tek bir \u00e7\u00f6z\u00fcm her tesis i\u00e7in uygun olamamaktad\u0131r. Yokogawa\/KBC b\u00fcnyesindeki Visual MESA, d\u00fcnyan\u0131n \u00e7e\u015fitli b\u00f6lgelerinde 100\u2019den fazla tesiste kullan\u0131lmakta, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n enerji sistemlerinde s\u00fcrekli bir geli\u015fme ve iyile\u015ftirme elde etmesine yard\u0131mc\u0131 olmaktad\u0131r. Bir\u00e7ok tesis, Visual MESA teknolojilerini on y\u0131llard\u0131r istikrarl\u0131 bir \u015fekilde kullanmakta ve b\u00f6ylece enerji sistemlerini \u015fu anda ve yakla\u015fmakta olan enerji d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fc s\u0131ras\u0131nda optimal bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilmektedir (\u015eekil 2).<\/p>\n\u015eekil 2: Yokogawa\/KBC Visual MESATM EMS\u2019si enerji d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcne tam olarak haz\u0131rl\u0131kl\u0131d\u0131r.<\/figcaption><\/figure>\n
Visual MESA enerji sistemleri y\u00f6netimi uygulamalar\u0131, ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak \u00e7al\u0131\u015facak, yak\u0131t\/enerji fiyat\u0131 ve hava durumu gibi harici de\u011fi\u015fkenlerin ihtiya\u00e7 duyulan tahminlerini toplayacak ve i\u015fleyecek, hesaplamalar yapacak, temel performans g\u00f6stergelerini depolayacak ve olu\u015fturulan raporlar\u0131 da\u011f\u0131tacak bir \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Visual MESA, a\u00e7\u0131k d\u00f6ng\u00fc (open loop) seklinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, hesaplad\u0131\u011f\u0131 optimal hedefler operat\u00f6rler taraf\u0131nda de\u011ferlendirilip manuel olarak uygulanmas\u0131na, kapal\u0131 devre (closed loop) olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda ise, otomatik olarak optimal \nhedeflerin proses kontrol sistemine (DCS) iletilmesine olanak sa\u011flamaktad\u0131r. \nFarkl\u0131 zaman \u00f6l\u00e7eklerindeki karar alma sistemleri (MPO ve ERTO) aras\u0131ndaki entegrasyon, optimal planlaman\u0131n getirdi\u011fi k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n hesaba kat\u0131larak, sistemin ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak optimizasyon edilmesini sa\u011flamaktad\u0131r. Sonu\u00e7 olarak, ger\u00e7ek zamanl\u0131, model tabanl\u0131 bir Dijital \u0130kiz yakla\u015f\u0131m\u0131 yard\u0131m\u0131yla toplam maliyet ve sera gaz\u0131 emisyonlar\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131labilmektedir.<\/p>\n
Enerji haritas\u0131, enerji maliyetlerinin geni\u015f bir aral\u0131kta dalgalanmalar g\u00f6stermesi ve Sera Gazlar\u0131 (GHG\u2019ler) emisyonlar\u0131n\u0131n azalt\u0131lmas\u0131na y\u00f6nelik endi\u015felerin d\u00fcnya \u00e7ap\u0131nda ciddi bir \u015fekilde taraf bulmas\u0131 ile yeniden \u015fekillenmektedir. K\u00f6m\u00fcr ve n\u00fckleer gibi geleneksel enerji kaynaklar\u0131n\u0131n \u00f6nemi zamanla azal\u0131rken, do\u011fal gaz ve… <\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/app\/uploads\/sites\/8\/2022\/06\/Turkei1-300x174.jpg\")
![\"\"](\"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/app\/uploads\/sites\/8\/2022\/06\/Turkei2-300x154.jpg\")