Rüzgâr çiftliklerinde veri zarflama analizi ve Malmquist endeksi yaklaşımları ile performans analizi

Öz

Son yıllarda hızla yaygınlaşan rüzgâr enerji santralleri, enerji talepleri sürekli artan ülkeler için kaçınılmaz bir yerel kaynak olarak değerlendirilmektedir. Ekonomik ömürleri ortalama yirmi yıl olarak tasarlanan bu santrallerden en iyi şekilde faydalanabilmek için işletme maliyetlerinin düşürülmesi veya üretilen enerjinin maksimize edilmesi gerekmektedir. Performans analizleri yardımıyla, bir rüzgâr santralinde türbinlerin performansları gözlemlenebilir ve böylece hali hazırda kaynakların etkin bir biçimde kullanılıp kullanılmadığı konusunda işletme yöneticisine fikir sunulabilir. Bu çalışmada rüzgâr santrallerinde mevcut veri toplama sistemlerinden elde edilen verilerin kullanımıyla türbinlerin performans kıyaslamaları yapılmıştır. Veri Zarflama Analizi, bir rüzgâr santrali içerisinde bulunan türbinlerin iki yıllık işletme performanslarını kıyaslayabilmek için kullanılmış ve performans değişimlerinin detaylı incelenebilmesi için Malmquist Endeks ile toplam faktör verimliliği hesaplanmıştır. Çalışmada, Türkiye’de faaliyette olan bir rüzgâr santralinin 2013 ve 2014 yıllarına ait işletme verileri kullanılmıştır. Sonuç olarak, düşük performanslı türbinler belirlenmiş, performans kayıplarının sebepleri anlaşılmaya çalışılmış ve performans arttırıcı stratejilerin geliştirilmesi planlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Rüzgâr çiftliği,Performans analizi,Veri zarflama analizi,Malmquist endeksi

Performance analysis in wind farms by data envelopment analysis and Malmquist index approaches

Abstract

Recently, rapidly spreading wind power plants are considered as inevitable local sources by countries having ever-increasing energy demand. The best way to get more benefits from these energy plants, which have averagely 20 years of economic life, is to reduce operating costs or to maximize the produced energy. Performance of the turbine in a wind farm can be observed by performance analysis tools, so that, it could provide information to the plant manager about whether the current sources were used efficiently or not. In this study, performance comparisons of turbines were analyzed by using data taken from current data gathering systems in the wind farms. Data Envelopment Analysis is used to compare wind turbines’ two-year production performance in a wind farm and evaluated total factor productivities by Malmquist Index to examine changes in performance detailed. In the study, operation data for the years 2013 and 2014 of a current wind farm in Turkey were used. Consequently, low-performance turbines were identified, it has tried to understand the reasons for the performance losses, and development of performance-enhancing strategies were planned.

Keywords

• Wind farm,Performance analysis,Data envelopment analysis,Malmquist index

References

1. European Commission. “In-depth Study of European Energy Security". European Commission, Brussels, Belgium. 2014.
2. Da Rosa AV. Fundamentals of Enewable Energy Processes. 3rd ed. Amsterdam, Netherlands, Elsevier, 2013.
3. GWEC. “GWEC-Global Wind Report/Annual Market Update 2014". Mar. 2015.
4. EWEA. “Wind in Power: 2014 European Statistics". Feb. 2015.
5. Turkish Wind Energy Association. “Turkish Wind Energy Statistics Report". Jan. 2015.
6. WWEA, “World Wind Energy Report 2012". World Wind Energy Association, May 2013.
7. Yang W, Tavner PJ, Crabtree CJ, Feng Y, Qiu Y. “Wind turbine condition monitoring: technical and commercial challenges”. Wind Energy, 17(5), 673-693, 2014.
8. Akal Z. İşletmelerde performans ölçüm ve denetimi: çok yönlü performans göstergeleri. 6. Baskı. Ankara, Türkiye, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, 1992.

9. Lorcu F. “Malmquist toplam faktör verimlilik endeksi: Türk otomotiv sanayi uygulaması”. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 39(2), 276-289, 2010.
10. Farrel MJ. “The measurement of productive efficiency". Journal of the Royal Statistical Society, Series A (General), 120(3), 253-290, 1957.
11. Charnes A, Cooper WW, Rhodes E. “Measuring the efficiency of decision making units". European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444, 1978.
12. Banker RD, Charnes A, Cooper WW. “Some models for estimating technical and scale ınefficiencies in data envelopment analysis”. Management Science, 30(9), 1078-1092, 1984.
13. Liu JS, Lu LYY, Lu WM, Lin BJY. “Data envelopment analysis 1978-2010: A citation-based literature survey". Omega, 41(1), 3-15, 2013.
14. Özden ÜH. “Veri zarflama analizi (VZA) ile Türkiye’deki vakıf üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi". İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 37(2), 167-185, 2008.
15. Bircan H. “Veri zarflama analizi ile Sivas ili merkez sağlık ocaklarının etkinliğinin ölçülmesi". Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 12(1), 331-347, 2011.
16. Iribarren D, Vázquez-Rowe I, Rugani B, Benetto E. “On the feasibility of using emergy analysis as a source of benchmarking criteria through data envelopment analysis: A case study for wind energy". Energy, 67, 527-537, 2014.
17. Benli, YK, Bozoklu, CP. Complexity of Measuring Advertising Efficiency: An Application of DEA Method in Turkey. Editor: Erçetin ŞŞ. Chaos, Complexity and Leadership, 193-207, Springer International Publishing Switzerland, 2016.
18. Liu JS, Lu LYY, Lu WM. “Research fronts in data envelopment analysis". Omega, 58, 33-45, 2016.
19. Dinçer SE. “Veri zarflama analizinde Malmquist endeksiyle toplam faktör verimliliği değişiminin incelenmesi ve İMKB üzerine bir uygulama". Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25(2), 825-846, 2008.
20. Caves DW, Christensen LR, Diewert WE. “The economic theory of ındex numbers and the Measurement of input, output and productivity". Econometrica, 50(6), 1393-1414, 1982.
21. Akhisar İ, Tezergil S. “Malmquist toplam faktör verimlilik endeksi: Türk sigorta sektörü uygulaması". Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 5(10), 2014.
22. Sheng Y, Wu Y, Shi X, Zhang D. “Energy trade efficiency and its determinants: A Malmquist index approach". Energy Economics, 50, 306-314, 2015.
23. Lin B, Fei R. “Regional differences of CO2 emissions performance in China’s agricultural sector: A Malmquist index approach". European Journal of Agronomy, 70, 33-40, 2015.
24. Kapelko M, Lansink AO. “An international comparison of productivity change in the textile and clothing industry: a bootstrapped Malmquist index approach". Empirical Economics, 48(4),1499-1523, 2014.
25. Benli YK, Değirmen S. “The application of data envelopment analysis based Malmquist total factor productivity ındex: Empirical evidence in Turkish Banking sector”. Panoeconomicus, 2(Special Issue), 139-159, 2013.
26. Benli YK. “Veri zarflama analizi (VZA) ve Malmquist toplam faktör verimliliği (TFV): Konaklama işletmelerinde bir uygulama”. Ege Akademik Bakış Dergisi, 12(3), 369-382, 2012.
27. Sarıca K, Or I. “Efficiency assessment of Turkish power plants using data envelopment analysis". Energy, 32(8), 1484-1499, 2007.
28. San Cristóbal JR. “A multi criteria data envelopment analysis model to evaluate the efficiency of the Renewable Energy technologies". Renewable. Energy, 36(10), 2742-2746, 2011.
29. Ardente F, Beccali M, Cellura M, Lo Brano V. “Energy performances and life cycle assessment of an Italian wind farm”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12(1), 200-217, 2008.
30. Barthelmie RJ, Jensen LE. “Evaluation of wind farm efficiency and wind turbine wakes at the Nysted offshore wind farm". Wind Energy, 13(6), 573-586, 2010.
31. de Prada Gil M, Gomis-Bellmunt O, Sumper A, Bergas-Jané J. “Power generation efficiency analysis of offshore wind farms connected to a SLPC (single large power converter) operated with variable frequencies considering wake effects". Energy, 37(1), 455-468, 2012.
32. Kusiak A, Verma A, Wei X. “Wind turbine capacity frontier from SCADA”. Wind System Magazine, 3(9), 36-39, 2012.
33. Cingi S, Tarım ŞA. “Türk Banka sisteminde performans ölçümü DEA Malmquist TFP endeksi uygulaması". Türkiye Bankalar Birliği, Araştırma Tebliğleri Serisi; 2000.
34. Malmquist S. “Index numbers and difference surfaces”. Trabajor de Estatistica, 4(2), 209-242, 1953.