THE ANALYSIS OF THE RISKS OF RENEWABLE ENERGY RESOURCES BY USING FUZZY FMEA TECHNIQUE

Yıl 2014, XIV. Uluslararası Ekonometri Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 227 - 242, 01.10.2014

Hülya Yörükoğlu Celal Özkale Burcu Özkan Cenk Çelik

Öz

In the modern societies, one of the most
important indicators of the economical growth is the energy resources. The
energy demand is increasing continuously due to the rapid population growth and
industrialization and this demand can not be satisfied with the available
limited resources. Consequently, the gap between the production and the
consumption of the energy is growing rapidly. Thus, it is gaining much more
importance to benefit from the renewable energy resources in a more effective
manner. Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) is a quality improvement
technique that prevents the formation of a failure or that determines and
resolves the failure types existing in a system and in the functions or the
components of a system as early as possible. In this study, a risk analysis is
done to improve, overcome and determine the risks in the solar, geothermal and
wind power plants by using FMEA and Fuzzy FMEA techniques. In the study, the
risks in wind, solar and geothermal power plants are classified according to
the economical and financial, social and environmental, construction and
management, political and technological aspects. By using FMEA and Fuzzy FMEA
techniques, the risk priority numbers of power plants are calculated and a risk
table is constructed. The three power plant types are rated according to the
results obtained by using the two techniques and they are compared in terms of
the risks that they produce.

Anahtar Kelimeler

Renewable Energy Resources, Fuzzy FMEA, Risk Analysis

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RİSKLERİNİN BULANIK HTEA TEKNİĞİ İLE ANALİZİ

Öz

Günümüz toplumlarında ekonomik büyümenin en
önemli göstergelerinden biri enerji kaynaklarıdır. Hızlı nüfus artışının ve
sanayileşmenin beraberinde getirdiği enerji ihtiyacı hızla artmakta ve kısıtlı
kaynaklarla karşılanamamaktadır. Dolayısıyla enerji üretimi ve tüketimi
arasındaki açık hızla büyümektedir. Bu nedenle çevre dostu, yenilenebilir
enerji kaynaklarından daha verimli bir şekilde yararlanmak son derece önem
kazanmaktadır. Hata Türleri ve Etkileri      Analizi (HTEA), bir sistemde, sistem bileşenlerinde
ya da fonksiyonlarında varolan hata türlerinin, mümkün olduğunca erken aşamada
belirlenmesini, çözümlenmesini ya da hata oluşumunun engellenmesini sağlayan
bir kalite geliştirme yöntemidir. Bu çalışmada: Yenilenebilir enerji
kaynaklarından rüzgâr, jeotermal ve güneş enerjisi santrallerine ilişkin
risklerin tespiti, giderilmesi veya iyileştirilmesi amacıyla, HTEA ve Bulanık
HTEA teknikleri kullanılarak risk analizleri yapılmıştır. Çalışmada; rüzgâr,
jeotermal ve güneş enerjisi santrallerine ilişkin riskler, ekonomik ve
finansal, sosyal ve çevresel, inşaat ve işletme, politik ve teknolojik
açılardan sınıflandırılmış ve 5 ayrı ana başlık altında toplanmıştır. HTEA ve
Bulanık HTEA teknikleri kullanılarak enerji santrallerinin risk öncelik sayıları
hesaplanmış ve risk tablosu oluşturulmuştur. Oluşturulan risk tablosuna göre
çalışmamızda ele aldığımız 3 tip enerji santrali her iki teknik kullanılarak
elde edilen sonuçlara göre değerlendirilmiş ve meydana getirdikleri riskler
yönünden karşılaştırılmıştır. 

Anahtar Kelimeler

Yenilenebilir Enerji Kaynakları, Bulanık HTEA, Risk Analizi

Kaynakça

• A short fuzzy logic tutorial, (2010). [online] Available: http://www.cs.bilkent.edu.tr/~bulbul/depth/fuzzy.pdf (March 7, 2013).
• Adiyaman, Ç., (2012). Turkiye’nin yenilenebilir enerji politikalari. Master Thesis, Nigde University, Nigde, Turkey.
• Agacbicer, G. (2010). Yenilenebilir enerji kaynaklarinin Turkiye ekonomisine katkisi ve yapilan swot analizler. Master Thesis, Canakkale Onsekiz Mart University, Canakkale, Turkey.
• Akerkar, R., Sajja, P., (2010). Knowledge Based Systems, 136-137.
• Babuska, R., (2002). Fuzzy systems, modeling and identification. [online] Available: http://www.dcsc.tudelft.nl/∼babuska/transp/fuzzmod.pdf (April 5, 2013).
• Besterfield, D., Besterfield-M., C., Besterfield, G.H., Besterfield-S., M. (2003). Total Quality Management (pp. 377–405). New Jersey: Pearson Education, Inc.
• Chang, C. L., Wei, C. C., Lee, Y. H., (1999). Failure mode and effects analysis using fuzzy method and grey theory. Kybernetes, 28(9), 1072-1080.
• Dagistan, H., (2006). Yenilenebilir enerji ve jeotermal kaynaklarimiz. Dunya Enerji Konseyi Turk Milli Komitesi, Turkiye 10. Enerji Kongresi, Ankara.
• Dagli, F. (2010). Enerji yatirimlarinda risk ve yönetimi. [online] Available: www.icci.com.tr/dosya/2010sunumlar/Otr03_FarukDagli.ppt‎ (April 14, 2013).
• Gulay, A. N., (2008). Yenilenebilir enerji kaynaklari açisindan Turkiye’nin gelecegi ve Avrupa Birligi ile karsilastirilmasi, Master Thesis, Dokuz Eylul University, Izmir, Turkey.
• Gunes enerjisinden elektrik nasil elde edilir?, (2007). [online] Available: http://www.bilgiustam.com/gunes-enerjisinden-nasil-elektrik-elde-edilir/ #more-156 (March 27, 2013).
• Hsieh, M. H., Yeh, R. H., (2007). Fuzzy assessment of FMEA for a sewage plant. Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers, 24(6).
• Huang, D. S., Jo, K. H., Lee, H. H., Kang, H. J., Bevilacqua, V., (2009). Emerging intelligent computing technology and applications with aspects of artificial intelligence. 5th International Conference on Intelligent Computing, ICIC Ulsan, South Korea.
• Jeotermal Enerji, (2010). [online] Available: http://tr.wikipedia.org/wiki/Jeotermal_enerji (March 3, 2013).
• Karadag, H. I., (2009). Yenilenebilir enerji kaynaklari arasinda ruzgar enerjisinin onemi ve ruzgar turbini tasarimi. Master Thesis, Yildiz Teknik University, Istanbul, Turkey.
• Kocak, A., (2001). Turkiye’de jeotermal enerj aramalari ve potansiyeli. TMMOB Turkiye III. Enerji Sempozyumu Bildirileri, Ankara.
• Kumru, M., Kumru, P. Y., (2013). Fuzzy FMEA application to improve purchasing process in a public hospital. Applied Soft Computing 13, 721-733.
• Kusiak,A.,(2006).Fuzzylogic.[online]Available:http://www.engineering.uiowa.edu/~comp/Public/Fuzzy_logic_2.pdf (April 1, 2013).
• Lipol, L. S., Haq, J., (2011). Risk analysis method: FMEA/FMECA in the organizations. International Journal of Basic & Applied Sciences IJBAS-IJENS, 11(5).
• Mamdani, E. H., (1977). Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic systems. IEEE Transactions on Computers, 26 (12), 1182-1191.
• Pillay, A., Wang, J., (2003). Technology and safety of marine systems. Elsevier Ocean Engineering Book Series, 7, 377–405.
• Pillay, A., Wang, J., Jung G. M., Kwon,YS., Loughran, C. G., l'Anson, T., Wall, A. D., Ruxton, T., (2001). Modified FMEA for fishing vessels: A fuzzy set and grey theory approach. International Offshore and Polar Engineering Conference Stavanger, Norway.
• Unal, E., (2006). Yenilenebilir enerji kaynaklari ve yenilenebilir enerji piyasalari. Enerji Piyasasi Duzenleme Kurulu (EPDK), Expertise Thesis, Ankara, Turkey.
• Wang, Y. M., Chin, K. S., Poon, G. K. K., Yang, J. B., (2009). Risk evaluation in failure mode and effects analysis using fuzzy weighted geometric mean. Expert Systems with Applications, 36, 1195-1207.
• Zadeh, L. A., (1965). Fuzzy sets, Information and Control, 8, 338-353.
• Zadeh, L. A., (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning-I. Information Science, 8, 199-249.