The Use of GIS, Multi-Criteria Decision-Making Analysis, and Fuzzy Logic Method for Site Selection of Wind Power Plants: The Case of Kastamonu Province

Year 2025, Volume: 30 Issue: 1, 172 - 190, 29.04.2025

Bekir Taştan , Emin Ziya Bozkan

https://doi.org/10.53433/yyufbed.1563665

Abstract

The growing human population presents numerous challenges, one of the most significant being the need for access to affordable, clean, and renewable energy sources. Wind power is increasingly favoured over other energy sources due to its widespread availability and accessibility around the globe. To meet this demand, it is essential to conduct research that identifies optimal locations for constructing wind power plants (WPPs). This study uses fuzzy logic and the Analytical Hierarchy Process (AHP) to analyze site selection for WPPs in Kastamonu Province. The AHP method was employed to assess the relative importance of various factors influencing site selection. Following this, parameter subclasses were defined and categorized based on the characteristics and conditions relevant to the study area, particularly the potential WPP installation sites. Membership values were assigned to the weighted parameter subclasses using fuzzy logic. The weighted overlay method was then applied to both the AHP and fuzzy membership classes, resulting in two distinct suitability maps. The findings of the study indicate that the northern part of Kastamonu Province is the most suitable area for wind power plant installations. Specifically, the districts of Cide, Doğanyurt, Devrekani, Bozkurt, and Pınarbaşı were identified as the ideal locations. When compared with the wind energy potential map (REPA), a strong alignment was observed between the study's conclusions and the REPA atlas. We believe that the use of fuzzy logic method in the site selection analysis for the study area will contribute to the literature.

Keywords

Analytical hierarchy process (AHP), Fuzzy logic, Geographic information systems (GIS), Wind power plant

Rüzgâr Enerji Santrallerinin Kuruluş Yeri Seçiminde CBS, Çok Kriterli Karar Verme Analizi ve Bulanık Mantık Yönteminin Kullanılması: Kastamonu ili Örneği

Abstract

İnsan nüfusunun hızla artması birçok problemi ortaya çıkarmaktadır. Bu problemlerden birisi temiz, ucuz ve yenilenebilir enerji kaynaklarına olan erişimdir. Rüzgâr gücünün dünyanın hemen her yerinde bulunması ve erişiminin de diğer enerji kaynaklarına göre daha kolay olması bu kaynağa olan talebi artırmaktadır. Bu talebi karşılayabilmek için santral kurulumuna uygun yerleri tespit edebilecek araştırmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada Kastamonu İl’inde çok kriterli karar verme analizlerinden AHP ve bulanık mantık yöntemleri kullanarak rüzgâr enerji santrali (RES) kurulumu yer seçimi analizi gerçekleştirilmiştir. Parametrelerin birbirine göre önem derecelerinin belirlenmesinde AHP yöntemi kullanılmıştır. Sonrasında çalışma sahasının niteliklerine ve RES kurulum yeri şartlarına göre parametre alt sınıfları oluşturulmuş ve yeniden sınıflandırılmıştır. Ağırlıklandırılan parametre alt sınıflarına bulanık mantık üyelik değerleri atanmıştır. Ağırlıklı çakıştırma yöntemi hem AHP hem de bulanık üyelik sınıfları için kullanılmıştır. Sonuçta iki farklı uygunluk değer haritası üretilmiştir. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre Kastamonu İl’inin rüzgâr enerji santrali kurulumu uygunluk yerleri ilin kuzeyinde yoğunlaşmaktadır. Cide, Doğanyurt, Devrekani, Bozkurt ve Pınarbaşı ilçelerinde RES santrali kurulumuna uygun yerler bulunmaktadır. Çalışmadan elde edilen sonuçlar rüzgâr enerjisi potansiyeli (REPA) ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçların REPA atlasındaki bulgularla büyük ölçüde benzerlik gösterdiği belirlenmiştir. Çalışma alanı için yer seçimi analizinde bulanık mantık yönteminin kullanılmasının literatüre katkı sunacağı kanaatindeyiz.

Keywords

Analitik hiyerarşi yöntemi (AHP), Bulanık mantık, Coğrafi bilgi sistemleri (CBS), Rüzgâr enerji santrali

Ethical Statement

Bu çalışmada herhangi bir insan ya da hayvan denek kullanılmamıştır.

Supporting Institution

TÜBİTAK

Thanks

Bu çalışmada CBS ve çok kriterli karar verme analiz yöntemleriyle rüzgâr enerji santralleri yer seçimi analizi; Kastamonu İli örneği isimli TÜBİTAK tarafından mali olarak desteklenen 2209 öğrenci projesi verilerinden yararlanılmıştır.

References

• Albraheem, L., & Alawlaqi, L. (2023). Geospatial analysis of wind energy plant in Saudi Arabia using a GIS-AHP technique. Energy Reports, 9, 5878-5898. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.05.032
• Altaş, İ. H. (1999). Bulanık mantık: Bulanıklılık kavramı. Enerji, Elektrik, Elektromekanik-3e, 62, 80-85.
• Arca, D., & Keskin Çıtıroğlu, H. (2020). Rüzgâr enerjisi santral (RES) yapım yerlerinin CBS dayalı çok kriterli karar analizi ile belirlenmesi: Yenice ilçesi (Karabük) örneği. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, 10(2), 168-176.
• Baban, S. M., & Parry, T. (2001). Developing and applying a GIS-assisted approach to locating wind farms in the UK. Renewable Energy, 24(1), 59-71. https://doi.org/10.1016/S0960-1481(00)00169-5
• Barzehkar, M., Parnell, K., Soomere, T., & Koivisto, M. (2024). Offshore wind power plant site selection in the Baltic Sea. Regional Studies in Marine Science, 73, 103469. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2024.103469
• Bennui, A., Rattanamanee, P., Puetpaiboon, U., Phukpattaranont, P., & Chetpattananondh, K. (2007). Site selection for large wind turbine using GIS. PSU-UNS International Conference on Engineering and Environment, Songkhla, Thailand.
• Can, G., Kocabaldır, C., & Yücel, M. A. (2024). Spatial multi-criteria decision analysis for site selection of wind power plants: a case study. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, 46(1), 4012-4028. https://doi.org/10.1080/15567036.2024.2328826
• Chen, G., Pham, T. (2001). Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems. Boca Raton: CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781420039818
• Coşkun, S. (2021). Küre Dağlarının Kastamonu iklimi üzerindeki etkileri. Türk Coğrafya Dergisi, (77), 37-52. https://doi.org/10.17211/tcd.833701
• Coyle, G. (2004). The analytic hierarchy process (AHP), practical strategy, open access material. Erişim tarihi: 10.08.2024. Https://training.fws.gov/courses/references/tutorials/geospatial/CSP7306/Readings/AHP-Technique.pdf
• ÇŞİDB. (2024). Dünyada korunan alanlar. Çevre Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı. Erişim tarihi: 13.08.2024. https://tvk.csb.gov.tr/korunan-alanlar-i-85717
• Duran, C. (2017). Kastamonu ili ve yakın çevresinde sıcaklığın ve yağışın yöresel dağılımı. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(52), 509-517. http://dx.doi.org/10.17719/jisr.2017.1911
• Duran, C. (2021). Küre Dağları Milli Parkı çevresindeki yerleşim yerlerinin ve nüfusun coğrafi dağılımı. Uluslararası Batı Karadeniz Sosyal ve Beşerî Bilimler Dergisi, 5(2), 270-288. https://doi.org/10.46452/baksoder.1012813
• Ekiz, S., Şirin, A., & Erener, A. (2022). En uygun rüzgâr enerji santrali yerlerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri ile belirlenmesi: Kocaeli ili örneği. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, 9(1), 59-79. https://doi.org/10.9733/JGG.2022R0005.T
• EMBER. (2023). Global electricity review. Erişim tarihi: 10.08.2024. https://ember-climate.org/insights/research/global-electricity-review-2023/
• Enel Green Power. (2024). All the benefits of the wind power. Erişim tarihi: 28.05.2024. https://www.enelgreenpower.com/learning-hub/renewable-energies/wind-energy/advantages-wind-energy
• Enerji Atlası. (2024). Kastamonu elektrik santralleri. Erişim tarihi: 31.12.2024. https://www.enerjiatlasi.com/sehir/kastamonu/
• Eroğlu, H. (2014). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve bulanık analitik hiyerarşi metodu (FAHP) kullanılarak rüzgâr santralleri için en uygun yer tayini. Eleco 2014 Elektrik–Elektronik–Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu.
• EU. (2024). EU wind energy. European Union. Erişim tarihi: 30.05.2024. https://energy.ec.europa.eu/topics/renewable-energy/eu-wind-energy_en
• Flora, F. M. I., Donatien, N., Tchinda, R., Hamandjoda, O. (2021). Selection wind farm sites based on GIS using a Boolean method: evaluation of the case of Cameroon. Journal of Power and Energy Engineering, 9, 1-24 https://doi.org/10.4236/jpee.2021.91001
• Gherboudj, I. (2024). GIS-based suitability mapping for offshore and onshore wind energy in the United Arab Emirates, Energy for Sustainable Development, 80, 101439. https://doi.org/10.1016/j.esd.2024.101439
• Hall, S. (2024). GIS-based multi-criteria decision analysis for marine energy site selection: A case study comparison between Puerto Rico and Hawaii. Environmental Studies Honors Papers, 24.
• IEA. (2024). CO2 emissions in 2023. The International Energy Agency. Access date: 28.05.2024. https://www.iea.org/reports/co2-emissions-in-2023
• Ioannidis, D., & Vagiona, D. G. (2024). Optimal wind farm siting using a fuzzy analytic hierarchy process: Evaluating the island of Andros, Greece. Sustainability, 16(10), 3971. https://doi.org/10.3390/su16103971
• Kainz, W. (2007). Fuzzy logic and GIS. Univ. Vienna, Austria.
• Kaya, Ü., Caner, M., & Oğuz, Y. (2016). Rüzgâr türbin modelleri kullanarak Kastamonu ili rüzgâr ile elektrik üretim potansiyeli tahmini. Technological Applied Sciences, 11(3), 65-74.
• Korkmaz, M. S., Öztürk, N., & Harnuboğlu, S. (2023). Kırşehir il sınırları içerisinde Rüzgâr Enerjisi Santrali (RES) kurulumu için uygun sahaların mekânsal olarak belirlenmesi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 12(1), 463-495.
• Köse, B., & Guneser, M. T. (2019). Assessment of wind characteristics and wind energy potential in West Black Sea Region of Turkey. Eskişehir Technical University Journal of Science and Technology A-Applied Sciences and Engineering, 20(3), 227-237. https://doi.org/10.18038/estubtda.624359
• Kurter, A. (1982). Kastamonu ve çevresinin doğal görünümü. İstanbul Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Yayınları No. 2930, İstanbul.
• KUZKA. (2025). Çevre ve enerji. Kuzey Anadolu Kalkınma Ajansı. Erişim tarihi: 01.01.2025. https://www.kuzka.gov.tr/Icerik/Dosya/www.kuzka.gov.tr_39_HT8N16LU_422_cevre_enerji.pdf
• Mello, G., Dias, M. F., & Robaina, M. (2020). Wind farms life cycle assessment review: CO2 emissions and climate change. Energy Reports, 6, 214-219. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2020.11.104
• McGuire, L. (2023). 5 of the biggest renewable energy projects in 2023. Erişim tarihi: 30.05.2024. https://www.nesfircroft.com/resources/blog/5-of-the-biggest-renewable-energy-projects-in-2023/
• Mitchell, A. (2012). The esri guide to GIS analysis, Volume 3 Modeling Suitability, Movement, and Interaction. Redlands, California: Esri Press.
• MGM. (2024). Kastamonu merkez ilçesi 1930-2023 arası iklim verileri. Meteoroloji Genel Müdürlüğü. Erişim tarihi: 02.06. 2024. https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?m=KASTAMONU
• Olabi, A. G., & Abdelkareem, M. A. (2022). Renewable energy and climate change. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 158, 112111. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112111
• Özmen, B. (2011). Kastamonu ve yakın çevresi için deprem olasılığı tahminleri. Türkiye Jeoloji Bülteni, 54(3), 109-122.
• Özşahin, E., & Kaymaz, Ç. (2013). Rüzgâr enerji santrallerinin (RES) kuruluş yeri seçiminin CBS ile analizi: Hatay örneği. TÜBAV Bilim Dergisi, 6(2), 1-18.
• Placide, G., & Lollchund. M. R., (2024). Wind farm site selection using GIS-based mathematical modeling and fuzzy logic tools: a case study of Burundi. Frontiers in Energy Research, (12). https://doi.org/10.3389/fenrg.2024.1353388
• Ross, T. J. (1995). Fuzzy logic with engineering applications. McGraw-Hill.
• Roy, B. (1996). Multicriteria methodology for decision aiding (Vol. 12). Springer Science & Business Media.
• Saaty, T. L. (1990). How to make a decision: the analytic hierarchy process. European Journal of Operational Research, 48(1), 9-26.
• Saaty, T. L. (1994). How to make a decision: the analytic hierarchy process. Interfaces, 24(6), 19-43.
• Sahin, G., Akkus, I., Koc, A., & van Sark, W. (2024). Multi-criteria solar power plant siting problem solution using a GIS-Taguchi loss function based interval type-2 fuzzy approach: The case of Kars Province/Turkey. Heliyon, 10(10). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e30993
• Solbrekke, I. M., & Sorteberg, A. (2024). Norwegian offshore wind power—Spatial planning using multi‐criteria decision analysis. Wind Energy, 27(1), 5-32. https://doi.org/10.1002/we.2871
• Sunak, Y., Höfer, T., Siddique, H., Madlener, R., & De Doncker, R. W. (2015). A GIS-based decision support system for the optimal siting of wind farm projects. Aachen, Germany: Universitätsbibliothek der RWTH Aachen.
• Şahin, G., Koç, A., & van Sark, W. (2024). Multi-criteria decision-making for solar power-Wind power plant site selection using a GIS-intuitionistic fuzzy-based approach with an application in the Netherlands. Energy Strategy Reviews, 51, 101307. https://doi.org/10.1016/j.esr.2024.101307
• Şener, B. (2017). The renewable energy potential of Turkish coasts and a concept design of a near shore sea platform. Journal of Thermal Engineering, 3(3), 1211-1220.
• Taibi, E., Bazilian, M., & Gielen, D. J. (2010). Renewable energy in industrial applications. An Assessment of the 2050 Potential. United Nations Industrial Development organization report.
• Taştan, B. (2021). Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi. (Doktora tezi), İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü. İstanbul.
• Tombuş, F. E. (2005). Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak erozyon risk belirlemesine yeni bir yaklaşım, Çorum ili örneği. (Master tezi), Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.
• Towler B. F. (2014). The future of energy: Vol. 1st ed. Academic Press.
• Urfalı, T., & Eymen, A. (2021). CBS ve AHP yöntemi yardımıyla Kayseri İli Örneğinde rüzgâr enerji santrallerinin yer seçimi. Geomatik, 6(3), 227-237.
• Vasudevan, V., Gundabattini, E., & Gnanaraj, S. D. (2024). Geographical Information System (GIS)-based solar photovoltaic farm site suitability using multi-criteria approach (MCA) in Southern Tamilnadu, India. Journal of The Institution of Engineers (India): Series C, 105(1), 81-99. https://doi.org/10.1007/s40032-023-01001-3
• Vinhoza, A., & Schaeffer, R. (2021). Brazil's offshore wind energy potential assessment based on a spatial multi-criteria decision analysis. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 146, 111185. https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.111185
• Yaman, A. (2024). A GIS-based multi-criteria decision-making approach (GIS-MCDM) for determination of the most appropriate site selection of onshore wind farm in Adana, Turkey. Clean Technologies and Environmental Policy, 26, 1-24. https://doi.org/10.1007/s10098-024-02866-3
• Yılmaz, D., Akkaya, S., & Vaheddoost, B. (2023). Gemlik ilçesi rüzgâr enerji santrali potansiyel yer analizi. Geomatik, 8(3), 264-276. https://doi.org/10.29128/geomatik.1209940
• Yildiz, S. S. (2024). Spatial multi-criteria decision making approach for wind farm site selection: A case study in Balıkesir, Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 192, 114158. https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.114158
• Yerebakan, M. (2001). Rüzgâr enerjisi. İstanbul Ticaret Odası yayınları. Yayın no: 2001-33. İstanbul.
• Zadeh, L. A. (1988). Fuzzy logic. Computer, 21(4), 83-93. https://doi.org/10.1109/2.53