Güneş Enerjisi Santrallerine Uygun Alanların CBS Tabanlı Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Belirlenmesi: Manisa Örneği

Öz

Artan nüfus ve sanayi sektöründeki gelişmelere bağlı olarak ülkelerin enerji ihtiyacı da her geçen gün artış göstermektedir. Ayrıca ülkelerin gelişmişlik seviyeleri ile enerji tüketimleri arasında yüksek korelasyon bulunmaktadır. Türkiye gibi birçok ülke enerji gereksinimini ağırlıklı olarak fosil yakıtlardan karşılamaktadır. Fakat bu yakıtların sınırlı rezervde olması, artan maliyeti ve çevreye verdikleri zararlar alternatif olarak yenilenebilir enerji kaynaklarını ön plana çıkarmıştır. Güneş enerjisi en yaygın yenilenebilir enerji kaynakları arasında yer almaktadır. Türkiye bulunduğu coğrafi konum itibariyle güneş enerjisi açısından yüksek potansiyele sahiptir. En uygun güneş enerjisi santrallerinin yerleri tespit edilirken teknik, ekonomik, çevresel ve sosyal birçok parametre hesaba katılmaktadır. Bu çalışmada, Manisa ilinde güneş enerjisi santralleri kurulabilecek en uygun alanlar CBS ve analitik hiyerarşi yöntemi kullanılarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında solar radyasyon, enerji nakil hatlarına uzaklık, eğim, arazi kullanımı, yollara olan uzaklık, akarsulara uzaklık, göllere uzaklık, yerleşim yerlerine olan uzaklık ve bakı olmak üzere dokuz kriter belirlenmiştir ve bu kriterler analitik hiyerarşi yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılmıştır. Çalışmanın son aşamasında ise Manisa İli için potansiyel güneş enerjisi santralleri yerlerinin uygunlukları belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Güneş enerjisi santrali
• analitik hiyerarşi yöntemi
• CBS
• Manisa

Suitability Analysis for Solar Power Plant Sites Using GIS-Based Analytical Hierarchy Process: A Case Study in Manisa

Öz

Because of the increasing population and developments in the industrial sector, the energy needs of countries are increasing day by day. Furthermore, there is a high correlation between the development levels of countries and their energy consumption. Many countries, such as Türkiye, meet their energy needs mainly from fossil fuels. However, the limited reserves of these fuels, their increasing costs and the damage they cause to the environment have brought renewable energy sources to the fore as alternatives. One of the most common renewable energy sources is solar energy. Türkiye has a high potential in terms of solar energy because of its geographical location. Many technical, economic, environmental and social parameters are taken into account when determining the locations of the most suitable solar power plants. In the study, it is aimed to determine the most suitable areas where solar power plants can be installed in Manisa Province by using GIS and analytical hierarchy process. In the first step of the study, 9 criteria were determined: solar radiation, distance to energy transmission lines, slope, land use, distance to roads, distance to streams, distance to lakes, distance to settlements and aspect, and these criteria were weighted using the analytical hierarchy process. In the final step of the study, the suitability of potential solar power plants for Manisa Province was determined.

Anahtar Kelimeler

• Solar energy plant
• AHP
• GIS
• Manisa

Kaynakça

1. Arca, D., & Keskin, Çıtıroğlu, H. (2022). Güneş enerjisi santral (GES) yapım yerlerinin CBS dayalı çok kriterli karar analizi ile belirlenmesi: Karabük Örneği. Geomatik Dergisi, 7(1), 17-25.
2. Arslan, F. (2016). Manisa ilinin yenilenebilir enerji potansiyeli üzerine bir değerlendirme. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(3). https://doi.org/10.18026/cbusos.72877.
3. Ayday, C., Yaman, N., Sabah, L., & Höke, O. (2016). Güneş enerji santrali yer seçiminde açık kaynak kodlu CBS kullanımı-Eskişehir il örneği, 6. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu, pp:510-520, 5-7 Ekim 2016, Adana, Türkiye.
4. BPMSG. (2025). Business Performance Management Singapore. https://bpmsg.com/academic/ahp_calc.php, (Date Accessed: 16.01.2025).
5. Can, E. (2019). Analysis of risks that are based on the aerial photography used in photogrammetric monitoring maps for environmental wind power energy plant projects. Environmental Monitoring and Assessment, 191, 746.
6. Charabi, Y., & Gastli, A. (2011). PV site suitability analysis using GIS based spatial fuzzy multicriteria evaluation. Renewable Energy, 36 (9), 2554-2561.
7. Copernicus. (2025). CORINE (Coordination of information on the environment) program. https://land.copernicus.eu/en/products/corine-land-cover, (Date Accessed: 26.02.2025). Čeřovský, Z., & Mindl, P. (2008). Hybrid electric cars, combustion engine driven cars and their impact on environment, 2008 International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion, pp. 739-743.
8. Demircan, N., & Alakavuk, Z. (2008). Fotovoltaik prensibiyle güneş enerjisinden elektrik üretimi, VII. Ulusal Temiz Enerji Sempozyumu, UTES’2008. 17-19 Aralık 2008, İstanbul, Türkiye.

9. Effat, H. A. (2013). Selection of potential sites for solar energy farms in Ismailia Governorate, Egypt using SRTM and multicriteria analysis. International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS, 2(1),205-220.
10. Eroğlu, H. (2018). Güneş enerji santralleri için uygunluk haritasının elde edilmesi: Bir uygulama. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(4), 97-106.
11. ETKB. (2025). T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, Enerji İşleri Genel Müdürlüğü. https://enerji.gov.tr/eigm, (Date Accessed: 08.02.2025).
12. Drobne, S., & Lisec, A. (2009). Multi-attribute decision analysis in GIS: weighted linear combination and ordered weighted averaging, Informatica, 33(4), 459-474.
13. GDM. (2025). General Directorate of Mapping (Harita Genel Müdürlüğü), https://www.harita.gov.tr/urun/turkiye-mulki-idare-sinirlari/232, (Date Accessed: 18.02.2025).
14. GEPA. (2025). Yenilenebilir Enerji Genel Müdürlüğü web sitesi, Güneş Enerjisi Potansiyeli Atlası. https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-enerji-gunes, (Date Accessed: 16.02.2025).
15. Güçlüer, D. (2010). Güneş enerjisi santrali kurulacak alanların CBS-çok ölçütlü karar analizi yöntemi ile belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi (Master thesis), Fen Bilimleri Enstitüsü, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye.
16. Goepel, K. D. (2018). Implementation of an online software tool for the analytic hierarchy process (AHP-OS). International Journal of the Analytic Hierarchy Process, 10(3), 469-487.
17. GSA. (2025). Global Solar Atlas. https://globalsolaratlas.info/map, (Date Accessed: 30.01.2025).
18. Hang, Q., Jun, Z., Xiao, Y., & Junkui, C. (2008). Prospect of concentrating solar power in China, the sustainable future. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12, 2505-2514.
19. Kılıç, B., & Kumaş, K. (2016). Burdur ili güneşlenme değerlerinin yapay sinir ağları metodu ile tahmini, SDÜ Teknik Bilimler Dergisi, 6(1), 38-44.
20. Kırbaş, İ., Çifci, A., & İşyarlar, B. (2013). Burdur ili güneşlenme oranı ve güneş enerjisi potansiyeli, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 4(2), 20-23.
21. Merrouni, A. A., Elalaoui, F. E., Mezrhab, A., Mezrhab, A., & Ghennioui, A. (2018). Large scale pv sites selection by combining GIS and analytical hierarchy process. Case study: Eastern Morocco. Renewable Energy, 119, 863-873.
22. Noorollahi, E., Fadai, D., Shirazi, M. A., & Ghodsipour, S. H. (2016). Land suitability analysis for solar farms exploitation using GIS and fuzzy analytic hierarchy process (FAHP). A Case Study of Iran. Energy, 9(8), 643.
23. OSM. (2025). Open Street Map. https://www.openstreetmap.org/#map=6/39.03/35.25, (Date Accessed: 20.02.2025).
24. Özgöçmen, A. (2007). Güneş pilleri kullanarak elektrik üretimi, Yüksek Lisans Tezi (Master thesis), Fen Bilimleri Enstitüsü, Gazi Üniversitesi, Ankara, Türkiye.
25. Romero, Ramos, J. A., Gil, J. D., Cardemil, J. M., Escobar, R. A., Arias, I., & Perez, G. M. (2023). A GIS-AHP approach for determining the potential of solar energy to meet the thermal demand in southeastern Spain productive enclaves, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 176.
26. Saaty, T. L. (2000). Fundamentals of decision making and priority theory. 2. Edition, RWS Publications, Pittsburgh, USA.
27. Saaty, T. L., & Vargas, L. G. (2012). Methods, concepts and applications of the analytic hierarchy process, Springer International Publishing, pp 1-2, New York, USA.
28. Şahin, A. D. (2009). 1. Türkiye güneş enerjisi kursu. TMMOB Meteoroloji Mühendisleri Odası, Ankara, Türkiye.
29. Tümertekin, E., & Özgüç, N. (1997). Ekonomik coğrafya - küreselleşme ve kalkınma. Çantay Kitabevi, İstanbul, Türkiye.
30. USGS. (2025). U.S. Geological Survey. https://earthexplorer.usgs.gov/, (Date Accessed: 12.02.2025).
31. Uyan, M. (2013). GIS-based solar farms site selection using analytic hierarchy process (AHP) in Karapinar region, Konya/Türkiye. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 28, 11-17.
32. Uyan, M. (2017). Güneş enerjisi santrali kurulabilecek alanların AHP yöntemi kullanılarak CBS destekli haritalanması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(4), 343-351.
33. Uzar, M., & Koca, H. (2020). Güneş enerjisi santrallerinin yer seçimi için uygunluk haritasının oluşturulmasında klasik ve bulanık mantığa dayalı yöntemlerin analizi: Menemen örneği. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, 7(1),11-28.
34. Yalçın, C., & Sabah, L. (2017). Açık kaynak kodlu CBS ve çok kriterli karar verme yöntemi (AHP) kullanılarak Edirne sanayisinin deprem tehlikesi analizi. Düzce Üniversitesi.
35. Yalçın, C., & Yüce, M. (2020). Burdur’da güneş enerjisi santrali (GES) yatırımına uygun alanların CBS yöntemiyle tespiti. Geomatik, 5(1), 36-46. doi: 10.29128/geomatik.561962.
36. Yılmaz, M. (2012). Türkiye’nin enerji potansiyeli ve yenilenebilir enerji kaynaklarının elektrik enerjisi üretimi açısından önemi. Ankara Üniversitesi Çevrebilimleri Dergisi, 4(2), 33-54.