Geomatik

2564-6761

Murat YAKAR

10.29128/geomatik.803200

Engineering

Mühendislik

Güneş enerjisi santral (GES) yapım yerlerinin CBS dayalı çok kriterli karar analizi ile belirlenmesi: Karabük örneği

https://orcid.org/0000-0002-0439-4938

Arca

Deniz

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ

https://orcid.org/0000-0002-2999-9570

Keskin Çıtıroğlu

Hülya

Yatırım İzleme ve Koordinasyon Başkanlığı, YİKOB,

04 15 2022

7 1 17 25 09 30 2020 11 01 2020

2016

Geomatik

Günümüzün globalleşen dünyasında insanoğlunun temel ihtiyaçlarından biri olan enerji, teknolojinin ilerlemesi ile daha da önem kazanmıştır. Geleneksel yöntemler ile enerji üretimindeki sınırlamalar ve çevresel kaygılar neticesinde, yenilenebilir enerjiye doğru hızlı bir yönelim gerçekleşmektedir. Yenilenebilir enerji santrallerinin kurulumu ve işletme esnasındaki verimliliği açısından, yerlerinin seçimi büyük önem taşımaktadır. Güneş enerjisi, günümüzde hayatımızın önemli ve kaçınılmaz bir parçası haline gelmiş olan sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kaynakları arasında yer almaktadır. Güneş enerji santrallerin (GES) kurulum yerlerinin belirlenmesinde ekonomik, çevresel ve sosyal faktörlerin dikkate alınması oldukça büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı Karabük ilinde GES kurulabilecek en uygun alanların Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKA) yöntemlerinden biri olan Analitik Hiyerarşi Yöntemi (AHY) kullanılarak belirlenmesidir. Elde edilen sonuçlara göre, çalışma alanının GES yapımı için orta ve düşük duyarlılık düzeyinde olduğu tespit edilmiştir.

Güneş Enerjisi Coğrafi Bilgi Sistemleri Çok Kriterli Karar Analizi Karabük

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.

Alternatürk (2020). Güneş enerjisinin kullanım alanları. https://www.alternaturk.org/gunes-enerjisi-kullanim-alanlari.php Erişim tarihi:16.06.2020.

Asakereh A, Soleymani M & Sheikhdavoodi M J (2017). A GIS-based Fuzzy-AHP method for the evaluation of solar farms locations: Case study in Khuzestan province, Iran. Solar Energy, 155, 342-353.

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.

Can E & Erbıyık H (2020). Rüzgâr enerji santrali projelerinde topografik yersel ölçme ve gözlemlerden kaynaklanan risklerinin incelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(4), 741-752.

Charabi Y & Gastli A (2011). PV site suitability analysis using GIS based spatial fuzzy multi-criteria evaluation. Renewable Energy, 36 (9), 2554–2561.

Çağlayan İ (2019). Karabük şehri ve çevresinde doğal ortam ile insan arasındaki ilişkiler. Yüksek Lisans Tezi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Coğrafya ABD. Van.

Çağlayan N, Ertekin C & Evrendilek F (2014). Spatial viability analysis of grid-connected photovoltaic- power systems for Turkey, Internatial Journal of Electrical Power and Energy Systems, 56,270–278.

Çiftci A & Altundağ E (2017). Burdur bölgesi güneş enerjisi potansiyelinin elektrik üretiminde kullanılabilirliği. Mesleki Bilimler Dergisi, MBD 6 (2), 111 – 120.

Drobne S & Lisec A (2009). Multi-attribute decision analysis in gıs: weighted linear combination and ordered weighted averaging, Informatica (Slovenia), 33(4), 459-474.

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.

EİGM (2020). Güneş enerjisi potansiyel atlası (GEPA) http://www.yegm.gov.tr/MyCalculator/pages/78.aspx Erişim tarihi:17.06.2020.

Enerji Atlası (2020). Karabük güneş enerji santralleri, https://www.enerjiatlasi.com/gunes-enerjisi-haritasi/karabuk Erişim tarihi:16.06.2020.

Eroğlu H (2018). Güneş enerji santralleri için uygunluk haritasının elde edilmesi: bir uygulama. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(4), 97-106.

ETKB (2020). Bilgi merkezi, güneş, Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-enerji-gunes, Erişim tarihi:17.10.2020.

Gerçek Y (2018). Güneş enerji santralleri için CBS ile en uygun yer tayini: Malatya ili örneği. Yüksek lisans tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon. Gülenç İ F & Aydın B G (2010). Yatırım kararları için bir model önerisi: AHP yöntemi. Öneri Dergisi, 9 (34), 97-107.

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. Karabük Belediyesi (2020). Karabük. https://www.karabuk.bel.tr/default.asp# Erişim tarihi:19.07.2020.

Karabük ÇŞİM (2019). Karabük ili 2018 yılı Çevre durum raporu. Çevre Şehircilik İl Müdürlüğü, Çed ve Çevre İzinleri Şube Müdürlüğü, Karabük. 161 s.

Karabük Meteoroloji Müdürlüğü (2005). Karabük Meteoroloji İstasyonu Müdürlüğü’nün ölçtüğü bazı değerler (Yayınlanmamış), Karabük.

Karabük Valiliği (2020). Karabük. http://www.karabuk.gov.tr/sehrimiz Erişim tarihi:19.07.2020.

Kengpol A, Rontlaong P & Tuominen M (2013). A decision support system for selection of solar power plant locations by applying fuzzy AHP and TOPSIS: An empirical study. Journal of Software Engineering Application, 6 (9),470–481.

Kurşunoğlu N & Önder M (2014). Yeraltı maden işletmelerinde analitik hiyerarşi prosesi yöntemi ile uygun vantilatör seçimi. Türkiye 19. Kömür Kongresi, Zonguldak, 115-122.

Kuruüzüm A & Atsan N (2001). Analitik hiyerarşi yöntemi ve işletmecilik alanındaki uygulamaları. Akdeniz İİBF Dergisi, 1(1), 83-105.

Malczewski J (1999). GIS and multicriteria decision analysis. John Wiley and Sons, Toronto, 408 s.

Memişoğlu T (2014). Akarsu vadileri boyunca çevresel kirleticilerin coğrafi bilgi sistemleri ile analizi: Trabzon ili örneği. Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon, 159s.

MTA (2020). Yerbilimleri harita görüntüleyicisi ve çizim editörü. Maden Tetkik Ve Arama Genel Müdürlüğü. http://yerbilimleri.mta.gov.tr/anasayfa.aspx Erişim tarihi:10.08.2020.

Mutlu M & Sarı M (2017). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve madencilik sektöründe kullanımı. Bilimsel Madencilik Dergisi, 56(4), 181-196.

Noorollahi E, Fadai D, Akbarpour S M & Ghodsipour S (2016). Land suitability analysis for solar farms exploitation using GIS and fuzzy analytic hierarchy process (FAHP)—a case study of Iran. Energies, 9(8), 643.

Oral M (2020). Solar energy potential of Turkey and evaluation of PV applications in local scale: Case of Karabük province. International Journal of Geography and Geography Education (IGGE), 42, 482-503.

Ömürbek N, Üstündağ S & Helvacıoğlu Ö C (2013). Kuruluş yeri seçiminde Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) kullanımı: Isparta Bölgesi’nde bir uygulama. Yönetim Bilimleri Dergisi, 11(21),101-116.

REN21 (2019). Renewables 2019 global status report. Renewable Enerji Policy Network for the 21st century Paris, France, pp:336. https://www.ren21.net/wp-content/uploads/2019/05/gsr_2019_full_report_en.pdf Erişim tarihi:19.11.2019.

Saaty T L (1977). A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical psychology, 15, 231-281.

Saaty T L (2000). Fundamentals of decision making and priority theory. 2. Edition, RWS Publications, Pittsburgh.

Saaty T L (2008). The analytic hierarchy and analytic network measurement processes: Applications to decisions under risk. European Journal of Pure and Applied Mathematics, 1(1), 122-196.

Sánchez-Lozano J M, Teruel-Solano J, Soto-Elvira P & García-Cascales M S (2013). Geographical information systems (GIS) and multi-criteria decision making (MCDM) methods for the evaluation of solar farms locations: Case study in south-eastern Spain. Renewable and Sustainable Energy Reviews 24,544–556.

Saral A & Musaoğlu N (2011). Çok kriterli karar verme ve bilgi difüzyonu yöntemleri ile taşkın risk analizi. 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 18-22 Nisan, Ankara.

Soba M & Bildik T (2013). İlçelerde fakülte yeri seçiminin analitik hiyerarşi süreci metodu İle belirlenmesi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(5), 51-63.

Suh J & Brownson J R S (2016). Solar farm suitability using geographic information system fuzzy sets and analytic hierarchy processes:Case study of Ulleung Island, Korea Energies 9, 648.

Şevik S (2017). İl bazında enerji dengesi analizi: Karabük örneği, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım Ve Teknoloji, 5(4), 71-85.

Tarım ve Orman Bakanlığı (2020). Göç yolları. Tarım ve Orman Bakanlığı Koruma Kontrol Genel Müdürlüğü Hayvan Sağlık Daire Başkanlığı http://www.kusgribi.gov.tr/TR/Genel/BelgeGoster.aspx?F6E10F8892433CFFAAF6AA849816B2EFA26CBFDF5F1B259F Erişim tarihi:21.06.2020.

TEİAŞ (2020). Türkiye elektrik üretim istatistikleri. https://www.teias.gov.tr/tr-TR/turkiye-elektrik-uretim-iletim-istatistikleri Erişim tarihi:10.05.2020.

Timur E & Aksay A (2002). 1:100.000 ölçekli Türkiye jeoloji haritaları No:30 Zonguldak F–29 Paftası. MTA Jeoloji Etütleri Dairesi Ankara 23 s.

TUİK (2020). Adrese dayalı kayıt sistemi sonuçları https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=95&locale=tr Erişim tarihi:15.06.2020.

URL-1 (2020). Türkiye mülki idare haritaları http://cografyaharita.com/turkiye_mulki_idare_haritalari.html Erişim tarihi: 06.09.2020.

Uyan M (2013). GIS-based solar farms site selection using analytic hierarchy process (AHP) in Karapinar region, Konya/Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews 28,11–17.

Uyan M (2017). Güneş enerjisi santrali kurulabilecek alanların AHP yöntemi kullanılarak CBS destekli haritalanması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(4), 343-351.

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.

Yalçın C & Yüce M (2020). Burdur’da güneş enerjisi santrali (GES) yatırımına uygun alanların CBS tabanlı AHP yöntemiyle tespiti. Geomatik Dergisi 5(1),36-46.