Sürdürülebilir Elektrikli Ulaşım için Stratejik Planlama: Bursa İlinde Elektrikli Araç Şarj İstasyonu Yer Seçimi Analizi

Yıl 2025, Cilt: 40 Sayı: 4, 959 - 976, 29.12.2025

Adnan Abdulvahitoğlu , Aslı Abdulvahitoğlu , Ziya Arslan

https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1661781

https://izlik.org/JA62NW45MK

Öz

Küresel ısınma ve iklim değişikliği günümüzün en önemli çevresel sorunları arasında yer almakta, fosil yakıt kullanımı nedeniyle artan sera gazı emisyonları bu süreci daha da hızlandırmaktadır. Sera gazı emisyonlarının azaltılması ve iklim değişikliğiyle mücadele, düşük karbonlu teknolojilerin kullanılmasını öne çıkarmaktadır. Küresel karbon emisyonlarının önemli bir kısmından sorumlu olan ulaşım sektöründe, fosil yakıtla çalışan içten yanmalı motorlu (İYM) araçlar hem çevresel kirlilik hem de halk sağlığı açısından ciddi riskler oluşturmaktadır. Elektrikli araçlar (EA), bu bağlamda çevre dostu bir alternatif sunmaktadır. Ancak EA’ların geniş ölçekte benimsenmesi yalnızca teknolojik ilerlemeye değil, aynı zamanda kullanıcıların bu teknolojiye adaptasyonunu kolaylaştıracak yeterli şarj altyapısının ve destekleyici ekosistemlerin geliştirilmesine de bağlıdır. Bu çalışmada, Türkiye’nin ilk yerli ve milli EA fabrikası Togg’un kurulu bulunduğu Bursa ilinde potansiyel şarj istasyonu konumları Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile analiz edilerek en uygun konumların belirlenmesi amaçlanmıştır. Dört farklı ÇKKV yöntemiyle alternatifler karşılaştırmalı olarak analiz edilmiş, sonuçlar, Borda kuralı ile birleştirilerek nihai sıralama oluşturulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Elektrikli araç , Şarj İstasyonu , Şarj İstasyonu Kuruluş Yeri Seçimi , ÇKKV

Strategic Planning for Sustainable Transportation: Analysis of Electric Vehicle Charging Station Location Selection in Bursa Province

https://izlik.org/JA62NW45MK

Öz

Among the foremost environmental concerns of our era are global warming and climate change, and the process is further accelerated by the increasing greenhouse gas emissions that result from the consumption of fossil fuels. Mitigating greenhouse gas emissions and combating climate change necessitates the widespread adoption of low-carbon technologies. The transportation sector, which accounts for a substantial share of global carbon emissions, poses significant environmental and public health risks due to its heavy reliance on fossil fuel–powered internal combustion engine (ICE) vehicles. In this context, electric vehicles (EV) emerge as a more environmentally sustainable alternative. However, the large-scale adoption of EVs relies not only on technological progress but also on the development of sufficient charging infrastructure and supportive ecosystems that ease user adaptation to this technology. This study aims to analyze potential charging station locations in Bursa, where Togg, Turkey’s first domestic and national EV factory, is located, using Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods to determine the most suitable locations. The alternatives were analyzed comparatively using four different MCDM methods, and the results were combined with the Borda Rule to create the final ranking.

Anahtar Kelimeler

Electric Vehicle , Charging Station , Charging Station Location Selection , MCDM

Kaynakça

• 1. Kirsch, D.A. (2000). The electric vehicle and the burden of history. Rutgers University Press.
• 2. Larminie, J. & Lowry, J. (2012). Electric vehicle technology explained. John Wiley & Sons.,
• 3. Puiboube, D. (2000), Un siècle d’automobile en France. Paris: ETAI., 28.
• 4. Kerem, A. (2014). Elektrikli araç teknolojisinin gelişimi ve gelecek beklentileri. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 5(1), 1-13.
• 5. Leitman, S. & Brant, B. (2008). Build your own electric vehicle. The McGraw-Hill Companies Second Edition.
• 6. Stoops, L. (2022). How the 1970s oil crisis paved the way for the first EVs. https://qmerit.com/blog., Access date: 12 Mart 2025.
• 7. Mom, G. (2004). The electric vehicle: technology and expectations in the automobile age. Johns Hopkins University Press.
• 8. Chan, C.C. (2007). The state of the art of electric, hybrid, and fuel cell vehicles. Proceedings of the IEEE, 95(4), 704-718.
• 9. European Commission, (2021). Fit for 55: Delivering the EU’s 2030 climate target on the way to climate neutrality. https://www.eesc.europa.eu/en/our-work/opinions-information-reports/opinions. Access date: 5 Ocak 2025.
• 10. T.C. Ticaret Bakanlığı, (2025). Çin elektrikli araç sektöründe dönüşüm: küresel eğilimler ve bölgesel dinamikler. https://ticaret.gov.tr/data/63db95d713b876d06090b612, Access date: 22 Şubat 2025
• 11. Togg, (2025). https://www.togg.com.tr., Access date: 18 Şubat 2025.
• 12. Çakmak, R. ve Turan, A. (2022). Türkiye’de iller bazında elektrikli araç şarj istasyonu altyapısı: ölçevler aracılığıyla analizi. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, 12(1), 246-268.
• 13. Albatayneh, A., Assaf, M.N., Alterman, D. & Jaradat, M. (2020). Comparison of the overall energy efficiency for internal combustion engine vehicles and electric vehicles. Rigas Tehniskas Universitates Zinatniskie Raksti, 24(1), 669-680.
• 14. Karaşan, A., Kaya, I. & Erdoğan, M. (2020). Location selection of electric vehicles charging stations by using a fuzzy MCDM method: a case study in Turkey. Neural Computing and Applications, 32, 4553-4574.
• 15. Öter, A. ve Baltacı, F. (2022). Elektrikli araçlar için akıllı hibrit şarj istasyonu örneği. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 9(1), 160-175.
• 16. Kalan, O. (2024). Analitik hiyerarşi prosesi ile Mersin-Gaziantep yüksek hızlı tren hattı için istasyon yeri seçimi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 39(1), 31-45.
• 17. Ahmad, F., Iqbal, A., Ashraf, I., Marzband, M. & Khan, I. (2022). Optimal location of electric vehicle charging station and its impact on distribution network: A review. Energy Reports, 8, 2314-2333.
• 18. Pandey, A., Singh, S.K., Srivastava, H.K. & Pandey, S. (2025). Factors causing electric vehicles adoption in India: a regression and sentiment analysis approach. International Journal of Energy Sector Management, 07, 2024-0048
• 19. Çiçek, A. ve Erdinç, O. (2019). PV-batarya hibrit sistemi içeren elektrikli araç otoparkının şarj yönetimi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 15, 466-474.
• 20. Güler, A. & Polatgil, M. (2024). Investigation of the effect of expert’s opinions on multi-criteria decision-making techniques in electric vehicle selection. European Transport, 99, 1-17.
• 21. Iravani, H. (2022). A multicriteria GIS-based decision-making approach for locating electric vehicle charging stations. Transportation Engineering, 9, 100135.
• 22. Durmuş, F.S. ve Kaymaz, H. (2020). Elektrikli araç şarj yöntemleri. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 3(2), 123-139.
• 23. Dhingra, A., Jareda, A., Choudhary, H. & Agrawal, S. (2020). Selection of optimal electric vehicle charging station location using AHP-fuzzy TOPSIS approach. In Proceedings of the 2nd International Conference on ICT for Digital, Smart, and Sustainable Development, ICIDSSD.
• 24. Özüpak, Y. (2022). Elektrikli araçların kablosuz güç transferi sistemi için dairesel bobinli bir transformatörün tasarımı ve veriminin analizi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 37(1), 209-219.
• 25. Almasoudi, F.M., Bakeer, A., Magdy, G., Alatawi, K.S.S., Shabib, G., Lakhouit, A. & Alomrani, S.E. (2024). Nonlinear coordination strategy between renewable energy sources and fuel cells for frequency regulation of hybrid power systems. Ain Shams Engineering Journal, 15(2), 102399.
• 26. Abdulvahitoğlu, A., Abdulvahitoğlu, A. ve Kılıç, M. (2022). Elektrikli araç bataryalarının bütünleşik SWARA-TOPSİS metodu ile değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 37(4), 1061-1076.
• 27. Güven, E.C. ve Gedik, K. (2019). Ömrünü tamamlamış elektrikli araç bataryalarının çevresel yönetimi. Journal of the Institute of Science and Technology, 9(2), 726-737.
• 28. Üçtuğ, F.G. (2022). Türkiye’de üretilen elektrikli ve içten yanmalı motorlu araçların karşılaştırmalı çevresel yaşam döngüsü değerlendirmesi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 10(4), 1701-1714.
• 29. Harshil, B. & Nagababu, G. (2023) Strategies and models for optimal EV charging station site selection. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 1372(1), 012106.
• 30. Bakioğlu, G. (2024). Yeşil araç rotalama problemlerinin entegre pisagor bulanık AHP ve EDAS yöntemleri ile analizi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 12(4), 864-881.
• 31. Erdoğan, B., Tan, A. ve Tümay, M. (2024). Elektrikli araçlarda kullanılan batarya şarj uygulamaları için genetik algoritma ile geliştirilmiş bir rezonans dönüştürücü tasarımı. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 39(4), 1129-1142.
• 32. Abdulvahitoğlu, A., Abdulvahitoğlu, A. & Cengiz, N. (2024). A comprehensive analysis of apricot drying methods via multi-criteria decision-making techniques. J. Food Process Eng., 47, e14759.
• 33. Türkiye İstatistik Kurumu, (2025). Türkiye’de trafiğe kayıtlı araçlar. https://www.tuik.gov.tr., Access date: 6 Şubat 2025.
• 34. Krishankumar, R. & Ecer, F. (2024). A multi-criteria framework for electric vehicle charging location selection using double hierarchy preferences and unknown weights. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 133, 108251.
• 35. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu, (2024). Elektrikli araç şarj istasyonları hakkında düzenlemeler. https://www.epdk.gov.tr., Access date: 4 Şubat 2025.
• 36. Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), (2024). Elektrikli araçların global durumu ve Türkiye’nin elektrikli araç girişimlerine katkısı. https://www.iea.org., Access date: 14 Şubat 2025.
• 37. Zhang, Y., Liu, X., Zhang, T. & Gu, Z. (2019). Review of the electric vehicle charging station location problem. International Conference on Dependability in Sensor, Cloud, and Big Data Systems and Applications. Springer, Singapore, 435-445.
• 38. Alegre, S., Míguez, J.V. & Carpio, J. (2017). Modeling of electric and parallel-hybrid electric vehicles using Matlab/Simulink environment and planning of charging stations through a geographic information system and genetic algorithms. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 74, 1020-1027.
• 39. Genevois, M.E. & Kocaman, H. (2018). Locating electric vehicle charging stations in Istanbul with AHP based mathematical modelling. International Journal of Transportation Systems, 3.
• 40. Kumar, P. & Channi, H.K. (2024). Optimal electric vehicle charging station placement: a multi-criteria decision-making approach for site selection. In 2024 International Conference on Integrated Circuits and Communication Systems (ICICACS), 1-6.
• 41. Cengiz, N., Abdulvahitoğlu, A. & Abdulvahitoglu, A. (2025). Comparative analysis of different drying methods on strawberry aroma compounds via multi-criteria decision-making techniques. Applied Sciences, 15(815), 2-28.
• 42. Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E.K., Turskis, Z. & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525
• 43. Ulutaş ̧, A., Stanujkic, D., Karabasevic, D., Popovic, G. & Novakovic, S. (2022). Pallet truck selection with MEREC and WISP-S methods. Strategic Management, 27(4), 23-29
• 44. Gigović, L., Pamučar, D., Bajić, Z. & Milićević, M. (2016). The combination of expert judgment and GIS-MAIRCA analysis for the selection of sites for ammunition depots. Sustainability, 8(4), 1-30.
• 45. Rani, P., Chen, S.M. & Mishra, A.R. (2023). Multiple attribute decision making based on MAIRCA, standard deviation-based method, and Pythagorean fuzzy sets. Information Sciences, 644, 119274.
• 46. Arslan Z. (2025). Elektrikli araç şarj istasyonları konum seçimi için karar destek sistemi Bursa örneği. Yayımlanmamış tezsiz yüksek lisans projesi. Mudanya Üniversitesi Endüstri Mühendisliği ABD, Bursa.
• 47. Pamučar, D. & Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using multi-attributive border approximation area comparison (MABAC). Expert Systems with Applications, 42(6), 3016-3028.
• 48. Stojanović, I. & Puška, A. (2021). Logistics performances of gulf cooperation council’s countries in global supply chains, decision making. Applications in Management and Engineering, 4(1), 174-193.
• 49. Taşcı, M.Z. (2024). Allianz sigorta şirketinin performansının LOPCOW-MOOSRA karar modeliyle analizi. Social Sciences Studies Journal, 8(104), 3963-3970.
• 50. Keleş, N. (2023). Türkiye’nin 81 ilinin sağlık performansının güncel karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (75), 120-141.
• 51. Demircioğlu, M. ve Çoskun, İ.T. (2018). CRITIC-MOOSRA yöntemi ve UPS seçimi üzerine bir uygulama. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1), 183-195.
• 52. Özbek, A. (2017). İlkokul öğretmenleri sağlık ve sosyal yardım sandığının finansal performans analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(1), 1-31.
• 53. Hezam İ.M., Mishra, A.R., Rani, P., Saha, A., Smarandache, F. & Pamucar, D. (2023). An integrated decision support framework using single-valued neutrosophic-MASWIP-COPRAS for sustainability assessment of bioenergy. Expert Systems with Applications, 211,118674.
• 54. Hezer, S., Gelmez, E. & Özceylan, E. (2021) Comparative analysis of TOPSIS, VIKOR and COPRAS methods for the COVID-19 regional safety assessment. Journal of Infection and Public Health, 14(6), 775-786.
• 55. Akyüz, G. ve Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(2), 28-46.
• 56. Hacıfettahoğlu, Ö. ve Pereçin, S. (2020). Bütünleşik ÇKKV yaklaşımı ile finansal boyutta Türk inşaat firmalarının performansının değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üni., Sos.Bil.Ens.Der. 22(2), 543-567.
• 57. Cengiz, N. ve Abdulvahitoğlu, A. (2024). Entropy tümleşik TOPSIS tekniği ile optimum kayısı kurutma yönteminin belirlenmesi. Çukurova Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi, 39(2), 267-281.