Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi

Yıl 2020, Cilt: 35 Sayı: 4, 1847 - 1860, 21.07.2020

Aliye Ayça Supçiller Sena Bayramoğlu

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.609518

Cited By: 7

Öz

Yenilenebilir enerji kaynaklarının başında rüzgar enerjisi gelmektedir.
Birden çok kriteri esas alarak, çeşitli coğrafi yapıya ve rüzgar kaynaklarına
sahip çok sayıdaki yer içerisinden en uygun rüzgar enerjisine sahip konumu
seçme, çok kriterli karar verme problemlerinden biridir. Karar verme
problemlerinde, karar vericilerin kararlarının belirsiz olmasından dolayı,
sonuçların hassas olduğu görülmektedir. Bu çalışmada, enerji konusundaki karar
verme problemlerindeki belirsizliğin giderilmesi için aralıklı gri sayılar ile
entegre edilmiş SWARA, A-GİA ve Gri EDAS yöntemleri kullanılarak rüzgar
santrali yer seçimi problemi ele alınmıştır. Literatür taraması ve uzmanlarla
görüşerek belirlenen kriterlerin ağırlıklarının bulunması amacıyla SWARA
yöntemi kullanılmış, kriterler dört karar verici tarafından
değerlendirilmiştir. Elde edilen bu kriter ağırlıkları kullanılarak
alternatiflerin sıralanması için aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ile Gri EDAS
yöntemlerine başvurulmuş ve lokasyon sıralamaları belirlenmiştir. Aralıklı gri
sayılar, karar vericilerin kararını dilsel ifade ile temsil etmek için kullanılmıştır.
Uygulamalar sonucunda, rüzgar santrali yer seçimi için “Çeşme”, en uygun
lokasyon olarak bulunmuştur. Çalışma sonuçları, karar vericilere rapor olarak
sunulmuş ve çalışma karar vericiler tarafından doğrulanmıştır. Çalışmada rüzgar
santrali yer seçimi problemlerinde ilk kez kullanılan aralıklı gri sayı tabanlı
her iki yöntemin de kolay ve uygulanabilir olduğu sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

rüzgar santrali yer seçimi, aralıklı gri sayılar, çok kriterli karar verme

Kaynakça

• [1] Gigovic L., Pamucar D., Bozanic D., Ljubojevic S., 2017. Application of the GIS-DANP-MABAC multi-criteria model for selecting the location of wind farms: A case study of Vojvodina, Serbia, Renewable Energy, 103, S:501-521, http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2016.11.057
• [2] Noorollahi Y., Yousefi H., Mohammadi M., 2016. Multi-criteria decision support system for wind farm site selection using GIS, Sustainable Energy Technologies and Assessments, 13, S:38–50, http://dx.doi.org/10.1016/j.seta.2015.11.007
• [3] Özcan İ, 2011. Isparta İlinde Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Belirlenmesi Ve Bir Rüzgar Santrali Tasarımı, Yüksek Lisans Tezi, 295095
• [4] Rezaian S., Jozi S. A., 2016. Application of Multi Criteria Decision-Making Technique in Site Selection of Wind Farm- a Case Study of Northwestern Iran, Indian Society of Remote Sensing, 44(5), S:803-809, DOI 10.1007/s12524-015-0517-6
• [5] Karagöl E. T., Kavaz İ., 2017. Dünyada Ve Türkiye’de Yenilenebilir Enerji, setav.org
• [6] Latinopoulos D., Kechagia K., 2015. A GIS-based multi-criteria evaluation for wind farm site selection. A regional scale application in Greece, Renewable Energy, 78, S:550-560, http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2015.01.041
• [7] Ahmadi H. B., Petrudi S. H. H. Ve Wang X., 2017. Integrating Sustainability into Supplier Selection with Analytical Hierarchy Process and Improved Grey Relational Analysis: A Case of Telecom Industry, Int. J. Adv. Manuf. Technol., 90, S:2413-2427
• [8]http://www.3eelectrotech.com.tr/uncategorized/ruzgar-santrallerinin-proje-sureci-ve-ornek-bir-uygulama/, 07.03.2019, 16:04
• [9] Wu Y., Chen K., Zeng B., Yang M., Li L., Zhang H., 2017a. A cloud decision framework in pure 2-tuple linguistic setting and its application for low-speed wind farm site selection, Journal of Cleaner Production, 142, S:2154-2165, http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.11.067
• [10] Aghdaie M. H., Zolfani S. H. Ve Zavadskas E. K., 2013. Decision Making in Machine Tool Selection: An Integrated Approach with SWARA and COPRAS-G Methods, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 24(1), S:12
• [11] Senger Ö., Albayrak Ö. K., 2016. Gri İlişki Analizi Yöntemi ile Personel Değerlendirme Üzerine Bir Çalışma, UİİİD-İJEAS, 17 S: 235-258
• [12] Kaya T., Kahraman C., 2010. Multicriteria Renewable Energy Planning Using an Integrated Fuzzy VIKOR & AHP Methodology: The Case of Istanbul, Energy, 35, S:2517-2527, doi:10.1016/j.energy.2010.02.051
• [13] Keršuliene V., Zavadskas E. K. ve Turskis Z., 2010. Selection of Rational Dispute Resolution Method by Applying New Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA), Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243–258
• [14] Stanujkic D., Karabašević D. ve Zavadskas E.K., 2015. A Framework For The Selection Of A Packaging Design Based On The SWARA Method. Inzinerine Ekonomika- Engineering Eco¬nomics, 26(2), 181-187
• [15] Ruzgys A., Volvačiovas R., Ignatavičius C. ve Turskis Z., 2014. Integrated Evaluation Of External Wall Insulation in Residential Buildings Using SWARA-TODIM MCDM Method, Jour¬nal of Civil Engineering and Management, 20(1), 103-110
• [16] Özbek A., Demirkol İ., 2018. Lojistik Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin SWARA ve GİA Yöntemleri İle Analizi, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (KÜSBD), Cilt 8, Sayı 1, Ocak 2018, Sayfa 71-86
• [17] Akel G., Çakır E., Doğaner M., 2018. Türkiye’de Faaliyet Gösteren Özel Alışveriş Sitelerinin Bütünleşik SWARA-WASPAS Yöntemi İle Değerlendirilmesi, UİİİD-IJEAS, (18. EYİ Özel Sayısı):599-616 ISSN 1307-9832
• [18] Stanujkic D., Magdalinovic N., Jovanovic R. ve Stojanovic S., 2012. An Objective Multi-Criteria Approach to Optimization Using MOORA Method and Interval Grey Numbers, Technological and Economic Development of Economy, 18(2):331-363
• [19] Keshavarz Ghorabaee M., Zavadskas E. K., Olfat L., Turskis Z., 2015. Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance From Average Solution (EDAS), Informatica, 26(3), S:435-451
• [20] Stanujkic D., Zavadskas E.K., Keshavarz Ghorabaee M., Turskis Z., 2017. An Extention of the EDAS Method Based on the Use of Interval Grey Numbers, Studies in Informatics and Control, 26(1), http://www.sic.ici.ro
• [21] Dahooie J. H., Abadi E. B. J., Vanaki A. S. ve Firoozfar H. R., 2017. Competency-Based IT Personnel Selection Using a Hybrid SWARA and ARAS-G Methodology, Hum. FactorsMan, 28 S:5–16, DOI: 10.1002/hfm.20713.
• [22] Malek A., Ebrahimnejad S., Tavakkoli-Moghaddam R., 2017. An Improved Hybrid Grey Relational Analysis Approach for Green Resilient Supply Chain Network Assessment, Sustainability, 9, S:1433, doi:10.3390/su9081433