Evaluatıon of Renewable Energy Resources wıth Multı Crıterıa Decısıon Makıng Technıques: Evıdence from Turkey

Yıl 2020, Cilt: 34 Sayı: 4, 1351 - 1375, 23.10.2020

Abdulkerim Karaaslan , Semra Aydın

https://doi.org/10.16951/atauniiibd.749466

Cited By: 10

Öz

Turkey growing energy needs, depending on the technological developments and increasing population does not meet the existing reserves of fossil origin. As a result, we are a country that is highly dependent on foreign resources in terms of energy resources, and renewable energy sources. Increased environmental awareness and energy supply security make renewable energy sources very important. The aim of this study is to identify the most suitable renewable energy source alternative for Turkey using MCDM methods. Based on the information obtained from the evaluation forms filled with the opinions of experts in the Ministry of Energy and Natural Resources, criterion weighting with the AHP method and weighting of sources alternative with the COPRAS, MULTIMOORA method were calculated. In the study, 4 main criteria, 17 sub criteria and 5 alternative energy sources (Wind, Solar, Geothermal, Biomass, Hydraulics) were determined. As a result of the analysis, it was determined that hydroelectric, solar, wind, geothermal and biomass are respectively the most suitable renewable energy sources in both methods.

Anahtar Kelimeler

Renewable Energy, , AHP, COPRAS, MULTIMOORA

Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği

Öz

Türkiye, artan nüfusuna ve teknolojik gelişmelere de bağlı olarak artan enerji ihtiyacını, mevcut fosil kaynaklı rezervleri ile karşılamadan uzaktır. Bunun sonucu olarak, enerji kaynağı açısından büyük oranda dışa bağımlı bir ülke durumundayız. Artan çevre bilinci ve enerji arz güvenliği yenilenebilir enerji kaynaklarını bir hayli önemli kılmaktadır. Bu çalışmanın amacı ÇKKV yöntemleri kullanarak Türkiye için en uygun yenilenebilir enerji kaynağı alternatifini belirlemektir. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığında ki uzmanların görüşleri ile doldurulan değerlendirme formlarından elde edilen bilgilere dayanarak AHP yöntemi ile kriter ağırlıklandırması ve COPRAS, MULTIMOORA yöntemi ile kaynak alternatiflerin ağırlıklandırması hesaplanmıştır. Çalışma kapsamında 4 ana kriter, 17 alt kriter ve 5 alternatif enerji kaynağı (Rüzgar, Güneş, Jeotermal, Biyokütle, Hidrolik) belirlenmiştir. Analiz sonucunda her iki yöntem ile de sırasıyla hidroelektrik, güneş, rüzgar, jeotermal ve biyokütle’nin en uygun yenilenebilir enerji kaynağı olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Yenilenebilir Enerji, AHP, COPRAS, , MULTIMOORA

Kaynakça

• ADIGÜZEL, E. G. (2018). Avrupa Birliği'nin Yenilenebilir Enerji Dinamikleri ve Türkiye'nin Uyumu. (Yüksek Lisans Tezi). Ankara. Başkent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• ADIYAMAN, Ç. (2012). Türkiye'nin Yenilenebilir Enerji Politikaları. (Yüksek Lisans Tezi). Niğde.
• AĞAÇBİÇER, G. (2010). Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Türkiye Ekonomisine Katkısı ve Yapılan Swot Analizleri. Çanakkale.
• AHMAD, S., & TAHAR, R. M. (2014). Selection of Renewable Energy Sources For Sustainable Development of Electricity Generation System Using Analytic Hierarchy Process: A case of Malaysia. Renewable Energy, 458-466.
• AMER, M., & DAİM, T. U. (2011). Selection Of Renewable Energy Technologies For a Developing County: A case of Pakistan. Energy for Sustainable Development, 1123- 1137.
• ARTKIN, F. (2018). The Renewable Energy Sources and Technologies of Potential in Turkey. The Eurasia Proceedings of Science, Technology, Engineering & Mathematics (EPSTEM), 285-295.
• AYAN, T., & PABUÇCU, H. (2013). Yenilenebilir Enerji Kaynakları Yatırım Projelerinin Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 89-110.
• BALEZENTİS, A., BALEZENTİS, T., & VALKAUSKAS, R. (2010). Evaluating situation of Lithuania in the European Union: Structural İndicators and MULTİMOORA Method. Technological and Economic Development of Economy, 16(4), 578-602.
• BORAN, F. E., BORAN, K., & MENLİK, T. (2012). The Evaluation of Renewable Energy Technologies for Electricity Generation in Turkey Using Intuitionistic Fuzzy TOPSIS. Economics, Planning and Policy, 81-90.
• BRAUERS, W. K., & ZAVADSKAS, E. K. (2013). Multi-Objective Decision Making With A Large Number of Objectives. International Journal of, 10(2), 67-79.
• BRAUSERS, W. M., & ZAVADSKAS, E. K. (2010). Project management by multimoora as an İnstrument for transition economies. Technological and Economic Development of Economy, 16(1), 5-24.
• BÜYÜKÖZKAN, G., & GÜLERYÜZ, S. (2016). An İntegrated DEMATEL-ANP Approach For Renewable Energy Resources Selection İn Turkey. Internatıonal Journal of Production Economics, 435-448.
• CRİSTOBAL, J. R. (2011). Multi-Criteria Decision-Making in the Selection Of a Renewable Energy Project in Spain: The Vikor Method. Renewable Energy, 498-502.
• ÇELİKBİLEK, Y., & TÜYSÜZ, F. (2016). An integrated grey based multi-criteria decision making approach for the evaluation of renewable energy sources. Energy, 1246-1258.
• ÇOLAK, M., & KAYA, İ. (2017). Prioritization of Renewable Energy Alternatives by Using an İntegrated Fuzzy MCDM Model: A Real Case Application For Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 840-853.
• DAĞISTAN, H. (2006). Yenilenebilir Enerji Ve Jeotermal Kaynaklarımız. Ankara: Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi Türkiye 10. Enerji Kongresi.
• DAMGACI, E., BORAN , K., & BORAN, F. E. (2017). Sezgisel Bulanık TOPSIS Yöntemi Kullanarak Türkiye’nin Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Değerlendirilmesi. Politeknik Dergisi, 20(3), 629-637.
• EDİGER, V. Ş., & KENTEL, E. (1999). Renewable energy potential as an alternative to fossil fuels İn Turkey. Energy Conversion & Management, 743-755.
• Enerji İşler Genel Müdürlüğü (EİGM) (2018). https://www.eigm.gov.tr adresinden alınmıştır.
• Enerji ve Tabi Kaynaklar Bakanlığı (ETBK) (2019). https://www.enerji.gov.tr/tr-TR/Sayfalar/Komur alınmıştır.
• ERTAY, T., KAHRAMAN, C., & KAYA, İ. (2013). Evaluatıon of Renewable Energy Alternatıves Usıng Macbeth and Fuzzy Ahp Multıcrıterıa Methods: The Case of Turkey. Technological and Economic Development of Economy, 38-62.
• GARNİ, H., KASSEM, A., AWASTHİ, A., KOMLJENOVİC, D., & AL-HADDAD, K. (2016). A Multicriteria Decision Making Approach For Evaluating Renewable Power Generation Sources in Saudi Arabia. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 137-150.
• GEZEN , M. (tarih yok). Aralık Katsayılı Çok Amaçlı Tamsayılı Programlama İle Türkiye'deki En Uygun Yenilenebilir Enerji Alternatiflerinin Belirlenmesi. Erzurum: Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• GHORABAEE, M. K., AMİRİ, M., SADAGHİANİ, J. S., & GOODARZİ, G. H. (2014). Multiple criteria group decision-making for supplier selection Based on COPRAS Method With İnterval Type-2 Fuzzy Sets. Int J Adv Manuf Technol, 75, 1115-1130.
• GÜLER, Ö. (2005). Dünyada ve Türkiye'de Rüzgar Enerjisi. V.Enerji Sempozyumu, (s. 209-215). Ankara.
• HAFEZALKOTOB, A., HAFEZALKOTOB, A., LİAO, H., & HERRERA, F. (2019). An overview of MULTIMOORA for multi-criteria decision-making: Theory, developments, applications, and challenges. İnformation Fusion(51), 145-177.
• İNAN, K. (2018). Türkiye'de Hanehalkı Elektrik Talebini Belirleyen. (Yüksek Lisans Tezi).Erzurum: Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• KABAK, M., & DAĞDEVİREN, M. (2014). Prioritization of Renewable Energy Sources For Turkey By Using a Hybrid MCDM Methodology. Energy Conversion and Managemenet, 25-33.
• KAHRAMA, C., KAYA, İ., & CEBİ, S. (2009). A comparative analysis for multiattribute selection among renewable energy alternatives using fuzzy axiomatic design and fuzzy analytic hierarchy process. Energy, 34(10), 1603-1616.
• KAKLAUSKAS, A., ZAVADSKAS, E. K., & RASLANAS, S. (2005). Multivariant Design and Multiple Criteria Analysis. Energy and Buıldıngs, 37, 361–372.
• KARACA, Ç., ULUTAŞ, A., & EŞGÜNOĞLU, M. (2017). Türkiye’de Optimal Yenilenebilir Enerji Kaynağının COPRAS Yöntemiyle Tespiti ve Yenilenebilir Enerji Yatırımlarının İstihdam Artırıcı Etkisi. Maliye Dergisi , 111-132.
• KARAGÖL, E. T., & KAVAZ, İ. (2017, Nisan). Dünyada ve Türkiye'de Yenilenebilir Enerji. (197). SETA.
• KAYA, T. O. (2018). Sürdürülebilirlik Kapsamında Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Kullanımı ve Önemi.(Yüksek Lisans Tezi). Aksaray. Aksaray Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• KAYA, T., & KAHRAMAN, C. (2010). Multicriteria Renewable Energy Planning Using an İntegrated Fuzzy VIKOR & AHP Methodology: The Case of Istanbul. Energy, 2517-2527.
• KAYGUSUZ, K., & TÜRKER, M. F. (2002). Biomass energy potential in Turkey. Renewable Energy, 26(4), 661-678.
• KOÇ, E., & ŞENEL, M. C. (2013). Dünyada ve Türkiye’de Enerji Durumu - Genel Değerlendirme. Mühendis ve Makina, 54(639), 32-44.
• KÖNE, A. Ç., & BÜKE, T. (2007). An Analytical Network Process (ANP) Evaluation ofAalternative Fuels For Electricity Generation in Turkey. Energy Policy, 5220-5228.
• LEE, H. C., & CHANG, C. T. (2018). Comparative analysis of MCDM methods for ranking renewable energy sources in Taiwan. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 92, 883-896.
• LİN, M., HUANG, C., & XU, Z. (2019). MULTIMOORA based MCDM model for site selection of car sharing station under picture fuzzy environment. Sustainable Cities and Society, 53, 101873.
• Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü (MTA). Türkiye’ de Jeotermal Enerji Potansiyeli ve Araştırma Çalışmaları. https://www.mta.gov.tr/v3.0/arastirmalar/jeotermal-enerji-arastirmalari. (15.01.2020) alınmıştır
• MOURMOURİS, J., & POTOLİAS, C. (2013). A Multi-Criteria Methodology For Energy Planning and Developing Renewable Energy Sources at a Regional Level: A Case Study Thassos, Greece. Energy Policy, 522-530.
• NİGİM, K., MUNİER, N., & GREEN, J. (2004). Pre-feasibility MCDM Tools to Aid Communities in Prioritizing Local Viable Renewable Energy Sources. Renewable Energy, 1775-1791.
• ÖZBEK, A. (2017). Türkiye Diyanet Vakfı'nın SAW, COPRAS ve TOPSIS Yöntemi ile Performans Değerlendirmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 66-83.
• ÖZCAN, E. C., ÜNLÜSOY, S., & EREN, T. (2017). Anp ve Topsıs Yöntemleriyle Türkiye'de Yenilenebilir Enerji Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 204-219.
• ÖZMEN, E. (2018). Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Kullanımında Bir Model Olarak Güneş Şehirler: Manisa Örneği. İstanbul.
• QU, Z., WAN, C., YANG, Z., TAE, P., & LEE, W. (2018). A Discourse of Multi-criteria Decision Making (MCDM) Approaches. P. Tae, W. Lee, & Z. Yang içinde, Multi-Criteria Decision Making in Maritime Studies and Logistics (s. 7-29). Switzerland: Springer.
• RANİ, P., MİSHRA, A. R., PARDASANİ, K. R., MARDANİ, A., LİAO, H., & STREİMİKİENE, D. (2019). A novel VIKOR approach based on entropy and divergence measures of Pythagorean fuzzy sets to evaluate renewable energy technologies in India. Journal Of Cleaner Production, 238, 1-17.
• SAATY, T. L. (1990). How to make a decision:The Analytic Hierarchy Process. European Journal of Operational Research(48), 9-26.
• SAATY, T. L. (2008). Decision Making With The Analytic Hierarchy Process. Int. J. Services Sciences, 1(1), 83-98.
• SADEGHİ, A., LARİMİAN , T., & MOLABASHİ, A. (2012). Evaluation of Renewable Energy Sources For Generating Electricity İn Province of Yazd: a fuzzy MCDM Approach. Procedia- Social and Behavioral Sciences, 1095-1099.
• STANUJKİC, D., MAGDALİNOVİC, N., JOVANOVİC, R., & STOJANOVİC, S. (2012). An Objectıve Multı-crıterıa Approach to optımızatıon Usıng MOORA Method and Interval Grey Numbers. Technologıcal and Economıc Development of Economy, 18(2), 331-363.
• SUPÇİLLER, A. A., & ÇAPRAZ, O. (2011). AHP-TOPSIS Yöntemine Dayalı Tedarikçi Seçimi Uygulaması. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri Ve İstatistik Dergisi(13), 1-22.
• ŞENGÜL, Ü., EREN, M., SHİRAZ, S. E., GEZDER, V., & ŞENGÜL, A. B. (2015). Fuzzy TOPSIS Method for Ranking Renewable Energy Supply Systems inTurkey. Renewable Energy, 617-625.
• TASRİ, A., & SUSİLAWATİ, A. (2014). Selection Among Renewable Energy Alternatives Based On a Fuzzy Analytic Hierarchy Process in Indonesia. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 34-44.
• TMMOB ( Çevre Mühendisler Odası). (2018). Dünya Çevre Günü Türkiye Raporu. Ankara.
• TROLDBORG, M., HESLOP, S., & HOUGH, R. L. (2014). Assessing the Sustainability of Renewable Energy Technologies Using Multi-Criteria Analysis: Suitability of Approach for National-Scale Assessments and Associated Uncertainties. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 1173-1184.
• Türkiye Elektrik İdaresi Anonim Şirketi (TEİAŞ) (2020a). https://www.enerjiportali.com/teias-aralik-2019-sonu-kurulu-guc-raporunu-yayimladi/
• Türkiye Elektrik İdaresi Anonim Şirketi (TEİAŞ) (2020b). https://www.enerjiportali.com/teias-nisan-2020-kurulu-guc-raporunu-yayimladı.
• Türkiye Güneş Enerji Potansiyel Atlası (GEPA). (2019 ). https://www.yegm.gov.tr/ adresinden alınmıştır.
• Türkiye Rüzgâr Enerjisi Birliği (TÜREB). (2020). Türkiye Rüzgâr Enerjisi İstatistik Raporu, Ankara: TÜREB.
• Türkiye Rüzgâr Enerji Potansiyel Atlası (REPA). http://www.yegm.gov.tr/YEKrepa/REPA-duyuru (15.01.2020) alınmıştır.
• YILDIRIM, B. F., & ÖNDER, E. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. Bursa: Dora Yayınları.