TOPSİS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Güneş Enerjisi Sistemlerinde Panel Seçimi

Öz

Fosil kaynaklı yakıtların gün geçtikçe tükenmesi sebebiyle yenilenebilir enerji kaynaklarının önemi de gittikçe artmaktadır. Güneş enerjisi teknolojisi, mevcut yenilenebilir enerji kaynakları arasında en hızlı büyüyen ve en popüler olanlardan biridir. Fotovoltaik (PV) sistemler olarak da bilinen güneş enerjisi sistemleri, güneş ışınımının evrensel olarak kullanılabilirliği ve PV panelini tüketici tarafında kurma esnekliği nedeniyle en çok aranan yenilenebilir enerji kaynağıdır. Ülkemizde son yıllarda popülerliği giderek artan güneş enerjisi sistemleri genelde ticari amaçlı ve çatı tipi denilen evsel uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Monokristal, perc monokristal, polikristal, ince film ve yarı esnek olmak üzere beş tip güneş paneli bulunmaktadır. Kullanıcıların bu farklı hücre tipine sahip panellerden hangisini kullanacağına karar vermesi aşamasında göz önünde bulundurduğu ve öncelik verdiği parametreler bulunmaktadır. Bu parametreler doğrultusunda kullanıcıların kendilerine en uygun güneş panelini belirlemeleri her zaman gözle ve kısa sürede mümkün olmayabilir. Bu çalışmada çok kriterli karar verme yöntemlerinden TOPSİS ile kullanıcıların kendi belirledikleri önem derecelerine göre maliyet, sıcaklık katsayısı ve enerji verimliliği açısından en uygun güneş paneli seçimlerine yardımcı olmak için bir model gerçekleştirilmiştir. Bu model sayesinde evsel uygulamalarda kullanıcıların kendi tercihlerine en uygun olan güneş panelleri sıralanarak kullanıcılara liste halinde sunulmakta ve böylece en optimum ürüne karar verme işlemi başarıyla ve mümkün olan en kısa sürede sağlanmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Çok kriterli karar verme
• güneş enerjisi
• TOPSİS
• güneş paneli
• enerji verimliliği

Photovoltaic Panel Selection in Solar Energy Systems with TOPSIS Multi-Criteria Decision Making Method

Abstract

The importance of renewable energy sources is increasing day by day due to the depletion of fossil fuels. Solar technology is one of the fastest growing and most popular renewable energy sources available.Solar power systems, also known as photovoltaic (PV) systems, are the most sought-after renewable energy source due to the universal availability of solar radiation and the flexibility to install the PV panel on the consumer side. Solar energy systems, which have become increasingly popular in our country in recent years, are generally used for commercial purposes and in domestic applications called roof type.There are five types of solar panels which names are monocrystalline, perc monocrystalline, polycrystalline, thin film and semi-flexible.There are parameters that users consider and prioritize when deciding which of these panels with different cell types to use.In line with these parameters, it may not always be possible for users to determine the most suitable solar panel visually and in a short time.In this study, a model has been developed with TOPSIS, one of the multi-criteria decision-making methods, to help the users choose the most suitable solar panel in terms of cost, temperature coefficient and energy efficiency according to their own importance.Due to this model, the solar panels that are most suitable for the users' own preferences in domestic applications are listed and presented to the users in a list, so that the most optimum product is decided successfully also in the shortest possible time.

Keywords

• Multi-criteria decision making
• solar energy
• TOPSİS
• solar panel
• energy efficiency

References

1. R. Foster, M. Ghassemi and A. Cota, “Solar Energy, Renewable Energy and the Environmental”, CRC Press Taylor & Francis Group, Boca Raton, ISBN 978-1-4200- 7566-3, 2010.
2. W. Charters, “Developing markets for renewable energy technologies,” Journal of Renewable Energy, vol. 22, no. 1-3, pp. 217– 222, 2001.
3. T. Esram and P. L. Chapman, “Comparison of photovoltaic array maximum power point tracking techniques,” IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 22, no. 2, pp. 439– 449, 2007.
4. Balo, F., and Sagbansua, L., “The selection of the best solar panel for the photovoltaic system design by using AHP”, Energy Procedia, vol. 100, pp. 50–53, 2016.
5. Wang, C.-N., Nguyen, V.T. and Hoang, D.H.D., “Multi-criteria decision making (MCDM) approaches for solar power plant location selection in Vietnam”, Energies, vol 11, pp. 1504-1508, 2018.
6. Wang, T.C. and Tsai, S.Y., “Solar Panel Supplier Selection for the Photovoltaic System Design by Using Fuzzy Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Approaches”, Energies, vol 11, pp. 1989-1998, 2018.
7. Trappey, A.J., Trappey, C.V., Wang, D.Y., Ou, J.J. and Li, S.J., “An Integrated Self-Organizing Map and Analytic Hierarchy Process Modeling Approach for Evaluating Renewable Energy Polices”, International Journal of Electronic Business Management, vol. 13, pp. 3-14, 2015.
8. Aryanpur, V., Atabaki, M. S., Marzband, M., Siano, P. and Ghayoumi, K., “An overview of energy planning in Iran and transition pathways towards sustainable electricity supply sector”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 112, pp. 58-74, 2019.

9. Solangi, Y. A., Tan, Q., Mirjat, N. H., Valasai, G. D., Khan, M. W. A. and Ikram, M. “An Integrated DelphiAHP and Fuzzy TOPSIS Approach toward Ranking and Selection of Renewable Energy Resources in Pakistan”, Processes, vol. 7, pp. 118-124, 2019.
10. Simon, Herbert Alexander., The New Science of Management Decision. New York: Harper, 1960.
11. Laudon, C. K. and Laudon, J. P., “Management information systems”, 7th Edition, Prentice Hall, New Jersey, 2002.
12. Ballı, S., “Fuzzy çok kriterli karar verme ve basketbolda oyuncu seçimine uygulanması”, Yüksek Lisans Tezi, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Muğla 2005.
13. Cho K. T., “Multicriteria decision methods: an attempt to evaluate and unify,”.Matematical and Computer Modelling, vol. 37, pp. 1099-1119, 2003.
14. Chatterjee P., Athawale V. M., and Chakraborty S., “Selection of industrial robots using compromise ranking and outranking methods,” Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 26, pp. 480-489, 2010.
15. Hwang, C. L. andYoon, P., “Multiple Attribute Decision Making In: Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems,” Springer-Verlag, Berlin, 1981.
16. Mohammadshahi, Y. “A state-of-art survey on TQM applications using MCDM techniques,” Decision Science Letters, vol. 2, no. 3, pp. 125–134, 2013.
17. Deng, H., Yeh, C.H. and Willis, R.J., “InterCompany Comparison Using Modified TOPSIS with Objective Weights” Computers & Operations Research, vol. 27, pp. 963-973, 2000.
18. Jahanshahloo, G.R., Lotfi, F.H. and Izadikhah, M. “An Algorithmic Method to Extend TOPSIS for Decision-Making Problems with Interval Data” Applied Mathematics and Computation, vol. 175, pp. 1375- 1384, 2006.
19. Chamodrakas, I.,Leftheriotis, I. and Martakos, D., “In-Depth Analysis and Simulation Study of an Innovati ve Fuzzy Approach for Ranking Alternatives in Multiple Attribute Decision Making Problems Based on TOPSIS,”Applied Soft Computing, vol. 11, pp. 900-907,2011.