Statistical and Analytical Comparison of Multi-Criteria Decision Making Methods in the Evaluation of Energy Generation Investment Alternatives: The Case of Turkey

Abstract

Energy plays an important role in the countries realization of sustainable development moves in the global world. Especially, the influence level of investments to be made in the energy generation field on the development of sustainable energy policy is taken into consideration as a criterion that takes the global positions of the countries upwards. In this context, the fact that countries make investments to utilize the domestic and renewable energy resources they possess at the highest level reflects a become a necessity in terms of affecting all the criteria of economy, uninterruptedness, environmental awareness, and efficiency, which are the 4 pillars of sustainable energy policies. Accordingly, there are many studies in the literature that consider the suitability of the problem structure for multi-criteria decision-making methods and that are carried out at the regional or national level using different methods. However, in this study, unlike the literature, potential investments from all energy resources can be realized for Turkey have been evaluated under the criteria, which are calculated analytically, base of data and overarching. Energy investment alternatives ranking problem has been solved by using 7 methods/method combinations suitable for problem structure and recognized methods in the literature for the first time and obtained results have been evaluated in terms of Turkey, global energy sector and statistically. While these evaluation results have shown that wind and hydroelectric energy, which are among the renewable energy sources, contribute to the sustainable energy policy, in other hands, natural gas, which is among the fossil resources has been concluded that will be an indispensable source of investment for many years in terms of Turkey. In addition, it was concluded that the results obtained from all solution methods have a high correlation with statistical evaluation. This situation has confirmed that have been gathering significant criteria for sustainable energy. It is expected to enable creation of sustainable energy policies that can meet the ever-changing conditions by this study which includes the results that consistent with real life and statistically significant.

Keywords

• Energy resources
• Investment evaluation
• Multi-criteria decision making

Enerji Üretim Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesinde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin İstatistiksel ve Analitik Olarak Karşılaştırması: Türkiye Örneği

Abstract

Küresel dünyada ülkelerin sürdürülebilir kalkınma hamlelerini gerçekleştirmeleri sürecinde enerji kavramı önemli bir rol oynamaktadır. Özellikle enerji üretimi alanında yapılacak yatırımların sürdürülebilir enerji politikası geliştirilmesi üzerindeki etki düzeyi, ülkelerin global pozisyonlarını yukarı noktalara taşıyan bir ölçüt olarak dünya genelinde dikkate alınmaktadır. Bu bağlamda, ülkelerin sahip oldukları yerli ve yenilenebilir enerji kaynaklarından en üst düzeyde yararlanacak şekilde yatırımlar yapması, sürdürülebilir enerji politikalarının 4 sac ayağı olan ekonomiklik, kesintisizlik, çevreye duyarlılık ve verimlilik kriterlerinin tamamına etki etmesi açısından bir zorunluluk halini yansıtmaktadır. Bu doğrultuda, literatürde problem yapısının çok kriterli karar verme yöntemlerine uygunluğunu dikkate alan ve farklı yöntemler kullanarak bölgesel ya da ulusal düzeyde gerçekleştirilen birçok çalışma da bulunmaktadır. Ancak bu çalışmada literatürden farklı olarak, potansiyel tüm enerji kaynaklarından Türkiye için muhtemel yatırım yapılabilecek olanlar analitik olarak hesaplanmış, veri temelli ve kapsayıcı kriterler altında değerlendirilmiştir. Problem yapısına uygun olan literatürde kabul görmüş 7 yöntem/yöntem kombinasyonu ile enerji yatırım alternatifleri sıralama problemi literatürde ilk kez bu çalışma ile çözülmüş ve elde edilen sonuçlar Türkiye özelinde, dünya enerji sektörü açısından ve istatistiksel olarak değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme sonuçları göstermiştir ki yenilenebilir enerji kaynaklarından rüzgar ve hidroelektrik enerjisi sürdürülebilir enerji politikasına katkı sağlarken diğer yandan fosil kaynaklar içerisinde yer alan doğalgazın, Türkiye açısından uzun yıllar vazgeçilmez bir yatırım kaynağı olacağı sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca tüm çözüm yöntemlerinden elde edilen sonuçların istatistiksel olarak değerlendirilmesi ile de yüksek ilişkili korelasyona sahip oldukları sonucuna ulaşılmıştır. Bu durum sürdürülebilirlik açısından anlamlı kriterlerin bir araya getirildiğini de doğrular niteliktedir. Gerçek hayatla tutarlı ve istatistiksel olarak anlamlı sonuçların elde edildiği bu çalışmanın, sürekli değişen koşullara cevap verebilecek sürdürülebilir enerji politikalarının üretilmesine olanak sağlaması beklenmektedir. 

Keywords

• Enerji kaynakları
• Yatırım değerlendirmesi
• Çok kriterli karar verme

References

1. [1] Palabıyık H., Yavaş H. ve Aydın M., “Nükleer Enerji ve Sosyal Kabul”, 3, International Strategic Research Organization (USAK), Türkiye, Ankara, (2010).
2. [2] Pamir N.A., “Dünyada ve Türkiye'de enerji: Türkiye'nin enerji kaynakları ve enerji politikaları”, Metalurji Dergisi, 134: 73-100, (2003).
3. [3] Kahraman C. and Kaya İ., “A fuzzy multicriteria methodology for selection among energy alternatives”, Expert Syst. Appl., 37(9): 6270- 6281, (2010).
4. [4] Özcan E., Ökten S. and Eren T., “Decision making for promising quinoline-based anticancer agents through combined methodology”, J Biochem Mol Toxicol, 1-10, (2020).
5. [5] Gür Ş. ve Eren T., “Ameliyathanelerde verimliliğin çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi”, Academic Perspective Procedia, 2(3): 973-981, (2019).
6. [6] Hamurcu M. And Eren T., “Electric bus selection with multicriteria decision analysis for green transportation”, Sustainability, 12(7): 2777, (2020).
7. [7] Hamurcu M., Alağaş H.M. and Eren T., “Selection of rail system projects with analytic hierarchy process and goal programming”, Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences, 8(2): 291-302, (2017).
8. [8] Özcan E.C., Danışan T. and Eren T., “A mathematical model proposal for maintenance strategies optimization of the most critical electrical equipment groups of hydroelectric power plants”, Pamukkale Univ. J. Eng. Sci, 25: 498-506, (2019).

9. [9] Özder E.H. ve Eren T., “Çok ölçütlü karar verme yöntemi ve hedef programlama teknikleri ile tedarikçi seçimi”, Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4(3): 196-207, (2016).
10. [10] Dağdeviren, M. ve Eren T., “Tedarikçi firma seçiminde analitik hiyerarşi prosesi ve 0-1 hedef programlama yöntemlerinin kullanılması”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 16(2): 41-52, (2001).
11. [11] Kabak M. and Dağdeviren M., “Prioritization of renewable energy sources for Turkey by using a hybrid MCDM methodology”, Energy Conversion and Management, 79: 25-33, (2014).
12. [12] Topçu Y.I. and Ülengin F., “Energy for the future: An integrated decision aid for the case of Turkey”, Energy, 29(1): 137-154, (2004).
13. [13] Pohekar S.D. and Ramachandran M., “Multicriteria evaluation of cooking energy alternatives for promoting parabolic solar cooker in India”, Renewable Energy, 29(9): 1449-1460, (2004).
14. [14] Doukas H., Patlitzianas K.D. and Psarras J., “Supporting sustainable electricity technologies in Greece using MCDM”, Resources Policy, 31(2): 129-136, (2006).
15. [15] Ghafghazi S., Sowlati T., Sokhansanj S. and Melin S., “A multicriteria approach to evaluate district heating system options”, Applied Energy, 87(4): 1134-1140, (2010).
16. [16] Theodorou S., Florides G. and Tassou S., “The use of multiple criteria decision making methodologies for the promotion of RES through funding schemes in Cyprus: A review”, Energy Policy, 38(12): 7783-7792, (2010).
17. [17] Kaya T. and Kahraman C., “Multicriteria renewable energy planning using an integrated fuzzy VIKOR & AHP methodology: The case of Istanbul”, Energy, 35(6): 2517-2527, (2010).
18. [18] Yi S.K., Sin H.Y. and Heo E., “Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea”, Renewable Sustainable Energy Rev., 15(1): 554-563, (2011).
19. [19] Sadeghi A., Larimian T. and Molabashi A., “Evaluation of renewable energy sources for generating electricity in province of Yazd: a fuzzy MCDM approach”, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 62: 1095-1099, (2012).
20. [20] Ertay T., Kahraman C. and Kaya I., “Evaluation of renewable energy alternatives using MACBETH and fuzzy AHP multicriteria methods: the case of Turkey”, Technological and Economic Development of Economy, 19(1): 38-62, (2013).
21. [21] Yazdani-Chamzini A., Fouladgar M.M., Zavadskas E.K. and Moini, S.H.H., “Selecting the optimal renewable energy using multi criteria decision making”, Journal of Business Economics and Management, 14(5): 957-978, (2013).
22. [22] Tasri A. and Susilawati A., “Selection among renewable energy alternatives based on a fuzzy analytic hierarchy process in Indonesia”, Sustainable Energy Technol. Assess., 7: 34-44, (2014).
23. [23] Büyüközkan G. and Güleryüz S., “A new GDM based AHP framework with linguistic interval fuzzy preference relations for renewable energy planning”, J. Intell. Fuzzy Syst., 27(6): 3181-3195, (2014).
24. [24] Abdullah L. and Najib L., “Sustainable energy planning decision using the intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process: Choosing energy technology in Malaysia”, Int. J. Sustainable Energy, 35(4): 360-377, (2016).
25. [25] Stojcetovic B., Nikolic D., Velinov V. and Bogdanovic D., “Application of integrated strengths, weaknesses, opportunities, and threats and analytic hierarchy process methodology to renewable energy project selection in Serbia”, J. Renewable Sustainable Energy, 8(3): 035906, (2016).
26. [26] https://sp.enerji.gov.tr/ETKB_2019_2023_Stratejik_Plani.pdf , “Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB), 2019-2023 Stratejik Planı”, (2019).
27. [27] Velasquez M. and Hester T.P., “An analysis of multi-criteria decision making methods”, International Journal of Operations Research, 10(2): 56-66, (2013).
28. [28] https://www.enerji.gov.tr/File/?path=ROOT%2F1%2FDocuments%2FSekt%C3%B6r%20Raporu%2FEUAS-Sektor_Raporu2016.pdf , “Elektrik Üretim Anonim Şirketi (EÜAŞ)”, (2017).
29. [29] https://www.teias.gov.tr/tr-TR/rakamlarla-elektrik-iletimi# , “Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi (TEİAŞ), Nisan 2020 Elektrik İletim İstatistikleri”, (2019).
30. [30] Saaty T.L., “The analytic hierarchy process: planning, priority setting, resource allocation”, Mcgraw-Hill, (1980).
31. [31] Saaty T.L., “Theory and applications of the analytic network process: Decision making with benefits, opportunities, costs and risks”, Pittsburgh, Pennsylvania: RWS Publications, (2005).
32. [32] Hwang C.L. and Yoon K., “Multiple attribute decision making: Methods and applications”, CRC press, New York, 1981.
33. [33] Roy B., “Classement et choix en présence de points de vue multiples”, Revue française d'informatique et de recherche opérationnelle, 2(8): 57-75, (1968).
34. [34] Greco S., Figueira J., Ehrgott M., “Multiple criteria decision analysis”. New York: Springer, (2005).
35. [35] Ali M., Yadav A., Anis M. and Shah R.K., “Evaluation of hazardous waste management by using VIKOR: a case study of USA States”, Modern Applied Science, 11(1): 180-187, (2017).
36. [36] Mousavi-Nasab S.H. and Sotoudeh-Anvari A., “A comprehensive MCDM-based approach using TOPSIS, COPRAS and DEA as an auxiliary tool for material selection problems”, Materials & Design, 121, 237-253, (2017).
37. [37] https://www.bp.com/content/dam/bp/country-sites/tr_tr/turkey/home/bas%C4%B1n-merkezi/bas%C4%B1n-b%C3%BCltenleri/2019/15-02-19-bp-enerji-gorunumu-bb.pdf , “BP Review of World Energy, BP Enerji Görünümü”, (2019).
38. [38] Özcan E.C. and Küçükyarar U., “Assessment of potential south gas corridor projects with a combined methodology”, In 23rd World Energy Congress, İstanbul-Türkiye, 9-13, Ekim 2016.
39. [39] https://www.eia.gov/totalenergy/data/browser/index.php?tbl=TA6#/?f=A&start=1949&end=2019&charted=5-6-7-8 , “U.S. Energy Information Administration (EIA), What is the Efficiency of Different Types of Power Plants?”, (2019).
40. [40] https://www.irena.org/publications/2019/May/Renewable-power-generation-costs-in-2018 , “International Renewable Energy Agency (IRENA), Renewable Power Generation Costs in 2018”, (2019).
41. [41] Kaya T. and Kahraman C., “Multicriteria decision making in energy planning using a modified fuzzy TOPSIS methodology”. Expert Syst. Appl., 38(6): 6577-6585, (2011).
42. [42] https://www.epdk.org.tr/Detay/Icerik/3-0-23-3/elektrikaylik-sektor-raporlar , “Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu (EPDK), Elektrik piyasası sektör raporu”, (2020).
43. [43] Özcan E.C., “Elektrik üretim planlamasında çok amaçlı optimizasyon yaklaşımı: Türkiye örneği”, Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2013.
44. [44] Özcan E.C. and Erol S., “A multi-objective mixed integer linear programming model for energy resource allocation problem: the case of Turkey”, Gazi University Journal of Science, 27(4): 1157-1168, (2014).
45. [45] Altuntas F. and Gök M.Ş., “Technological evolution of wind energy with social network analysis”, Kybernetes, (2020).
46. [46] https://www.epdk.org.tr/Detay/Icerik/3-0-24/elektrikyillik-sektor-raporu , “Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu (EPDK), 2018 Yılı piyasa gelişim raporu”, (2018).
47. [47] http://www.imo.org.tr/resimler/ekutuphane/pdf/13864.pdf , Keskinel F., “Türkiye'de Elektrik Üretimi ve Doğalgaz Kombine Çevrim Santralleri”, (2016).
48. [48] https://www.taek.gov.tr/tr/sik-sorulan-sorular/136-nukleer-enerji-ve-nukleer-reaktorler-sss/856-nukleer-bir-santralin-omru-ne-kadardir.html , “Türkiye Atom Enerjisi Kurumu (TAEK), Nükleer Bir Santralin Ömrü Ne Kadardır?”, (2020).
49. [49] Delice E.K., Can G.F. ve Kahya E., “Hızlı ofis zorlanma değerlendirmesi yönteminin entegre birçok kriterli karar verme yaklaşımıyla geliştirilmesi”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi