THE ANALYSIS OF THE RISKS OF RENEWABLE ENERGY RESOURCES BY USING FUZZY FMEA TECHNIQUE

Abstract

In the modern societies, one of the most important indicators of the economical growth is the energy resources. The energy demand is increasing continuously due to the rapid population growth and industrialization and this demand can not be satisfied with the available limited resources. Consequently, the gap between the production and the consumption of the energy is growing rapidly. Thus, it is gaining much more importance to benefit from the renewable energy resources in a more effective manner. Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) is a quality improvement technique that prevents the formation of a failure or that determines and resolves the failure types existing in a system and in the functions or the components of a system as early as possible. In this study, a risk analysis is done to improve, overcome and determine the risks in the solar, geothermal and wind power plants by using FMEA and Fuzzy FMEA techniques. In the study, the risks in wind, solar and geothermal power plants are classified according to the economical and financial, social and environmental, construction and management, political and technological aspects. By using FMEA and Fuzzy FMEA techniques, the risk priority numbers of power plants are calculated and a risk table is constructed. The three power plant types are rated according to the results obtained by using the two techniques and they are compared in terms of the risks that they produce.

Keywords

• Renewable Energy Resources,Fuzzy FMEA,Risk Analysis

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RİSKLERİNİN BULANIK HTEA TEKNİĞİ İLE ANALİZİ

Abstract

Günümüz toplumlarında ekonomik büyümenin en önemli göstergelerinden biri enerji kaynaklarıdır. Hızlı nüfus artışının ve sanayileşmenin beraberinde getirdiği enerji ihtiyacı hızla artmakta ve kısıtlı kaynaklarla karşılanamamaktadır. Dolayısıyla enerji üretimi ve tüketimi arasındaki açık hızla büyümektedir. Bu nedenle çevre dostu, yenilenebilir enerji kaynaklarından daha verimli bir şekilde yararlanmak son derece önem kazanmaktadır. Hata Türleri ve Etkileri      Analizi (HTEA), bir sistemde, sistem bileşenlerinde ya da fonksiyonlarında varolan hata türlerinin, mümkün olduğunca erken aşamada belirlenmesini, çözümlenmesini ya da hata oluşumunun engellenmesini sağlayan bir kalite geliştirme yöntemidir. Bu çalışmada: Yenilenebilir enerji kaynaklarından rüzgâr, jeotermal ve güneş enerjisi santrallerine ilişkin risklerin tespiti, giderilmesi veya iyileştirilmesi amacıyla, HTEA ve Bulanık HTEA teknikleri kullanılarak risk analizleri yapılmıştır. Çalışmada; rüzgâr, jeotermal ve güneş enerjisi santrallerine ilişkin riskler, ekonomik ve finansal, sosyal ve çevresel, inşaat ve işletme, politik ve teknolojik açılardan sınıflandırılmış ve 5 ayrı ana başlık altında toplanmıştır. HTEA ve Bulanık HTEA teknikleri kullanılarak enerji santrallerinin risk öncelik sayıları hesaplanmış ve risk tablosu oluşturulmuştur. Oluşturulan risk tablosuna göre çalışmamızda ele aldığımız 3 tip enerji santrali her iki teknik kullanılarak elde edilen sonuçlara göre değerlendirilmiş ve meydana getirdikleri riskler yönünden karşılaştırılmıştır. 

Keywords

• Yenilenebilir Enerji Kaynakları,Bulanık HTEA,Risk Analizi

References

1. A short fuzzy logic tutorial, (2010). [online] Available: http://www.cs.bilkent.edu.tr/~bulbul/depth/fuzzy.pdf (March 7, 2013).
2. Adiyaman, Ç., (2012). Turkiye’nin yenilenebilir enerji politikalari. Master Thesis, Nigde University, Nigde, Turkey.
3. Agacbicer, G. (2010). Yenilenebilir enerji kaynaklarinin Turkiye ekonomisine katkisi ve yapilan swot analizler. Master Thesis, Canakkale Onsekiz Mart University, Canakkale, Turkey.
4. Akerkar, R., Sajja, P., (2010). Knowledge Based Systems, 136-137.
5. Babuska, R., (2002). Fuzzy systems, modeling and identification. [online] Available: http://www.dcsc.tudelft.nl/∼babuska/transp/fuzzmod.pdf (April 5, 2013).
6. Besterfield, D., Besterfield-M., C., Besterfield, G.H., Besterfield-S., M. (2003). Total Quality Management (pp. 377–405). New Jersey: Pearson Education, Inc.
7. Chang, C. L., Wei, C. C., Lee, Y. H., (1999). Failure mode and effects analysis using fuzzy method and grey theory. Kybernetes, 28(9), 1072-1080.
8. Dagistan, H., (2006). Yenilenebilir enerji ve jeotermal kaynaklarimiz. Dunya Enerji Konseyi Turk Milli Komitesi, Turkiye 10. Enerji Kongresi, Ankara.

9. Dagli, F. (2010). Enerji yatirimlarinda risk ve yönetimi. [online] Available: www.icci.com.tr/dosya/2010sunumlar/Otr03_FarukDagli.ppt‎ (April 14, 2013).
10. Gulay, A. N., (2008). Yenilenebilir enerji kaynaklari açisindan Turkiye’nin gelecegi ve Avrupa Birligi ile karsilastirilmasi, Master Thesis, Dokuz Eylul University, Izmir, Turkey.
11. Gunes enerjisinden elektrik nasil elde edilir?, (2007). [online] Available: http://www.bilgiustam.com/gunes-enerjisinden-nasil-elektrik-elde-edilir/ #more-156 (March 27, 2013).
12. Hsieh, M. H., Yeh, R. H., (2007). Fuzzy assessment of FMEA for a sewage plant. Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers, 24(6).
13. Huang, D. S., Jo, K. H., Lee, H. H., Kang, H. J., Bevilacqua, V., (2009). Emerging intelligent computing technology and applications with aspects of artificial intelligence. 5th International Conference on Intelligent Computing, ICIC Ulsan, South Korea.
14. Jeotermal Enerji, (2010). [online] Available: http://tr.wikipedia.org/wiki/Jeotermal_enerji (March 3, 2013).
15. Karadag, H. I., (2009). Yenilenebilir enerji kaynaklari arasinda ruzgar enerjisinin onemi ve ruzgar turbini tasarimi. Master Thesis, Yildiz Teknik University, Istanbul, Turkey.
16. Kocak, A., (2001). Turkiye’de jeotermal enerj aramalari ve potansiyeli. TMMOB Turkiye III. Enerji Sempozyumu Bildirileri, Ankara.
17. Kumru, M., Kumru, P. Y., (2013). Fuzzy FMEA application to improve purchasing process in a public hospital. Applied Soft Computing 13, 721-733.
18. Kusiak,A.,(2006).Fuzzylogic.[online]Available:http://www.engineering.uiowa.edu/~comp/Public/Fuzzy_logic_2.pdf (April 1, 2013).
19. Lipol, L. S., Haq, J., (2011). Risk analysis method: FMEA/FMECA in the organizations. International Journal of Basic & Applied Sciences IJBAS-IJENS, 11(5).
20. Mamdani, E. H., (1977). Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic systems. IEEE Transactions on Computers, 26 (12), 1182-1191.
21. Pillay, A., Wang, J., (2003). Technology and safety of marine systems. Elsevier Ocean Engineering Book Series, 7, 377–405.
22. Pillay, A., Wang, J., Jung G. M., Kwon,YS., Loughran, C. G., l'Anson, T., Wall, A. D., Ruxton, T., (2001). Modified FMEA for fishing vessels: A fuzzy set and grey theory approach. International Offshore and Polar Engineering Conference Stavanger, Norway.
23. Unal, E., (2006). Yenilenebilir enerji kaynaklari ve yenilenebilir enerji piyasalari. Enerji Piyasasi Duzenleme Kurulu (EPDK), Expertise Thesis, Ankara, Turkey.
24. Wang, Y. M., Chin, K. S., Poon, G. K. K., Yang, J. B., (2009). Risk evaluation in failure mode and effects analysis using fuzzy weighted geometric mean. Expert Systems with Applications, 36, 1195-1207.
25. Zadeh, L. A., (1965). Fuzzy sets, Information and Control, 8, 338-353.
26. Zadeh, L. A., (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning-I. Information Science, 8, 199-249.