Güneydoğu Anadolu Bölgesi’nde çok kriterli karar verme yöntemleri ile yüzer güneş panelleri için optimal yer seçimi

Öz

Yüzer solar panelleri; suyun soğutma etkisi ile enerji verimliliğini artırması, buharlaşma kayıplarını azaltması ve arazi kullanım gereksinimini ortadan kaldırması gibi çeşitli avantajlar sunmaktadır. Bu faydalar, hem dünyada hem de ülkemizde yüzer solar panel uygulamalarının sayısının her geçen gün artmasına katkı sağlamaktadır. Ancak, Güneydoğu Anadolu Bölgesi özelinde bu sistemlerin kurulacağı en uygun yerin belirlenmesine yönelik çalışmalar oldukça sınırlıdır. Bu araştırma, hidroelektrik santrallerin rezervuar alanlarına yüzer solar panellerinin kurulumu için en uygun lokasyonun belirlenmesine odaklanmaktadır. Bu amaçla, çok kriterli karar verme yöntemleri (AHP, TOPSIS, MABAC, COMET ve SPOTIS) kullanılmıştır. Çok kriterli karar verme yaklaşımları, birden fazla kriterin eşzamanlı olarak dikkate alındığı durumlarda, en uygun seçeneğin tespiti için sistematik ve analitik bir değerlendirme çerçevesi sunmaktadır. Bu yöntemler aracılığıyla farklı kriterlerin önem dereceleri belirlenmekte ve böylece daha objektif ve tutarlı sonuçlar elde edilebilmektedir. Çalışmada, yer seçim sürecinde dikkate alınacak kriterler arasında güneş ışınımı, yıllık günışığı süresi, rüzgâr hızı, bölgesel kalkınma düzeyi, sosyal kabul, sıcaklık, topografik yükselti, su derinliği ile yerleşim alanlarına ve şebeke bağlantı noktalarına uzaklık yer almaktadır. Bu kriterlerin ağırlıkları uzman görüşleri doğrultusunda belirlenmiştir. Yapılan analizler sonucunda, güneş ışınımı ile yıllık günışığı süresinin en kritik kriterler olduğu ortaya çıkmış ve bu değerlendirmeler ışığında Karkamış Barajı en uygun rezervuar alanı olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• AHP
• TOPSIS
• MABAC
• COMET
• SPOTIS
• Yüzer Güneş Santralleri

Optimal site selection for floating solar panels in the Southeastern Anatolia Region using multi-criteria decision making methods

Abstract

Floating solar panels offer several advantages, such as increasing energy efficiency through the cooling effect of water, reducing evaporation losses, and eliminating the need for land use. These benefits contribute to the growing number of floating solar panel applications both worldwide and in our country. However, studies focusing on determining the most suitable locations for the installation of such systems in the Southeastern Anatolia Region are quite limited. This research focuses on identifying the optimal location for the installation of floating solar panels on the reservoir areas of hydroelectric power plants. For this purpose, multi-criteria decision-making methods (AHP, TOPSIS, MABAC, COMET, and SPOTIS) were employed. Multi-criteria decision-making approaches provide a systematic and analytical framework for identifying the best option in situations where multiple criteria are considered simultaneously. Through these methods, the relative importance of different criteria can be determined, leading to more objective and consistent results. In this study, the criteria considered for site selection include solar radiation, annual sunshine duration, wind speed, regional development level, social acceptance, temperature, topographic elevation, water depth, and the distance to residential areas and grid connection points. The weights of these criteria were determined based on expert opinions. The analysis revealed that solar radiation and annual sunshine duration are the most critical criteria, and in light of these findings, the Karkamış Dam was identified as the most suitable reservoir area.

Keywords

• AHP
• TOPSIS
• MABAC
• COMET
• SPOTIS
• Floating Solar Power Plants

Kaynakça

1. [1] Sacramento, E.M., Carvalho, P.C.M., Araujo, J.C., Riffel, D.B., Correa, R.M.C. & Neto, J.S.P. (2015), “Scenarios for use of floating photovoltaic plants in Brazilian reservoirs,” The İstitution of Engineering and Technology, 9, 1019-1024, Doi: 10.1049/iet-rpg.2015.0120.
2. [2] Anbarasu, P. & Kumar, R.S. (2022), “ Performance analysis of polycrystalline floating photovoltaic array: The concept and prototype development for irrigation purpose,” Prog Photovolt Res Appl. 2023; 31(7), 738 – 749, Doi: 10.1002/pip.3681
3. [3] Sukarso, A.P. & Kim, K.N. (2020), “ Cooling effect on the floating solar PV: Performance and economic analysis on the case of West Java province in Indonesia”, Journal of Energy, 13, 2126, Doi: 10.3390/en13092126.
4. [4] Solomin, E., Sirotkin, E., Cuce, E., Selvanathan, S. P. & Kumarasamy, S. (2021), “Hybrid floating solar plant designs: a review,” Energies, 14(10), 2751,Doi: 10.3390/en14102751.
5. [5] Trapani, K. & Redón Santafé, M. (2015), “A review of floating photovoltaic installations: 2007–2013,” Progress in Photovoltaics: Research and Applications, 23(4). 524-532, Doi: 10.1002/pip.2466.
6. [6] Vodapally, S. N. & Ali, M. H. (2022), “A comprehensive review of solar photovoltaic (PV) technologies, architecture, and its applications to improved efficiency,” Energies, 16(1), 319, Doi:10.3390/en16010319.
7. [7] López, M., Soto, F. & Hernández, Z. A. (2022), “Assessment of the potential of floating solar photovoltaic panels in bodies of water in mainland Spain,” Journal of Cleaner Production, 340, 130752, Doi:10.1016/j.jclepro.2022.130752.
8. [8] Sanchez, R. G., Kougias, I., Moner-Girona, M., Fahl, F. & Jäger-Waldau, A. (2021), “Assessment of floating solar photovoltaics potential in existing hydropower reservoirs in Africa,” Renewable Energy, 169, 687-699, Doi:10.1016/j.renene.2021.01.041.

9. [9] Al Garni, H. Z. & Awasthi, A. (2017), “Solar PV power plant site selection using a GIS-AHP based approach with application in Saudi Arabia,” Applied Energy, 206, 1225-1240, Doi: 10.1016/j.apenergy.2017.10.024.
10. [10] Azizkhani, M., Vakili, A., Noorollahi, Y. & Naseri, F. (2017), “Potential survey of photovoltaic power plants using Analytical Hierarchy Process (AHP) method in Iran,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, 75, 1198-1206, Doi:10.1016/j.rser.2016.11.103.
11. [11] Nebey, A. H., Taye, B. Z. & Workineh, T. G. (2020), “GIS‐Based Irrigation Dams Potential Assessment of Floating Solar PV System,” Journal of Energy, 2020(1), 1268493, Doi:10.1155/2020/1268493.
12. [12] Kaymak, M. K. ve Şahin, A. D. (2021), “The first design and application of floating photovoltaic (FPV) energy generation systems in Turkey with structural and electrical performance,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, 1-13, Doi:10.1007/s40684-021-00369-w.
13. [13] Dal, A. R. (2021), “Investigation of the potential of using lakes and dams as solar power plants: the case of yamula dam,” Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology, 9(4), 726-738, Doi: 10.29109/gujsc.1002791.
14. [14] Karipoğlu, F., Koca, K. ve İlbahar, E. (2024), “Convenient Site Selection of a Floating PV Power Plant in Türkiye by using GIS-Fuzzy Analytical Hierarchy Process,” Environmental Science and Pollution Research, 31(15), 23193-23210, Doi: 10.1007/s11356-024-32470-3.
15. [15] Göllü, K. (2022), “Site selection for floating photovoltaic (PV) panels on 8 HEPP reservoirs in Turkey by using analytical hierarchical process (AHP), Ortadoğu Teknik Üniversitesi, Ankara, Türkiye, 2022, https://open.metu.edu.tr/handle/11511/99486.
16. [16] Sahu, A., Yadav, N. & Sudhakar, K. (2016). “Floating photovoltaic power plant: A review. Renewable and sustainable” energy reviews, 66, 815-824. Doi:10.1016/j.rser.2016.08.051.
17. [17] Arslankaya, D. ve Göraltay, K. (2019), “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinde Güncel Yaklaşımlar,” İksad Yayınları, 2020, Türkiye,
18. [18] Dalbudak, E. ve Rençber, Ö. F. (2022), “Çok kriterli karar verme yöntemleri üzerine literatür incelemesi,” Gaziantep Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 1-17, Doi:10.55769/gauniibf.1068692.
19. [19] Aktaş, İ. Ş., (2020), “Akıllı şebekelerde risk analizi,” [Yayınlanmış doktora Tezi], Gazi Üniversitesi, Ankara, Türkiye, 2020,
20. [20] Ekin, E. ve Dolanbay, G. (2024), “AHP Temelli TOPSIS Yöntemi ile Yer Seçim Problemine İlişkin Bir Uygulama,” İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 301-317, Doi:10.17336/igusbd.1209399.
21. [21] Supçiller, A. ve Çapraz, O. (2011), “AHP-TOPSIS yöntemi̇ne dayali tedari̇kçi̇ seçi̇mi̇ uygulamasi,” İstanbul University Econometrics and Statistics e-Journal, (13), 1-22, https://dergipark.org.tr/en/pub/iuekois/issue/8980/112036.
22. [22] Ustasüleyman, T. (2009), “Bankacılık sektöründe hizmet kalitesinin değerlendirilmesi: Ahs-Topsis Yöntemi,” Bankacılar Dergisi, 69, 33-43.
23. [23] Demirtaş, M. C. (2022), “Üniversite rektörlerinin sosyal medya kullanımlarının Mabac yöntemi ile değerlendirilmesi,” Öneri Dergisi, 17 (57), 102 – 147. Doi: 10.14783/maruoneri.941348.
24. [24] Sałabun, W. (2014), “Reduction in the number of comparisons required to create matrix of expert judgment in the comet method,” Management and Production Engineering Review, 5(3), 62-69. Doi: 10.2478/mper-2014-0028.
25. [25] Dezert, J., Tchamova, A., Han, D. & Tacnet, J. M. (2020, July), “The SPOTIS rank reversal free method for multi-criteria decision-making support,” In 2020 IEEE 23rd International Conference on Information Fusion (FUSION) (pp. 1-8). Doi: 10.23919/FUSION45008.2020.9190347.
26. [26] Kizielewicz, B., Shekhovtsov, A., & Sałabun, W. (2023). pymcdm—The universal library for solving multi-criteria decision-making problems. SoftwareX, 22, 101368.
27. [27] Şen, R., ve Fidan, Ş. (2025). Yüzer fotovoltaik sistemler için AHP yöntemi ile optimal yer seçimi: Güneydoğu Anadolu Bölgesi uygulaması. International Science and Art Research Center (ISARC).
28. [28] Şen, R. (2025). Güneydoğu Anadolu Bölgesi için çok kriterli karar verme yöntemleri ile yüzer fotovoltaik sistemler için yer seçimi (Yüksek lisans tezi, Batman Üniversitesi). Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=P3dtmmHrq
29. [29] Google Earth. (n.d.). Erişim tarihi: 1 Ağustos 2025, https://earth.google.com/
30. [30] Global Solar Atlas. (n.d.). Erişim tarihi: 10 Ağustos 2025, https://globalsolaratlas.info/
31. [31] Topographic-map. (n.d.). Erişim tarihi: 3 Ağustos 2025, https://www.topographic-map.com/
32. [32] Enerji Atlası. (n.d.). Erişim tarihi: 3 Ağustos 2025, https://enerjiatlasi.com/
33. [33] Global Wind Atlas. (n.d.). Erişim tarihi: 7 Ağustos 2025, https://globalwindatlas.info/
34. [34] Meteoroloji Genel Müdürlüğü. (n.d.). Erişim tarihi: 9 Ağustos 2025, https://mgm.gov.tr/
35. [35] https://pypi.org/project/pymcdm/, erişim tarihi 01.10.2025