Burdur’da Güneş Enerjisi Santrali (GES) Yatırımına Uygun Alanların CBS Yöntemiyle Tespiti

Yıl 2020, , 36 - 46, 01.04.2020

Cihan Yalçın , Mustafa Yüce

https://doi.org/10.29128/geomatik.561962

Cited By: 14

Öz

Güneş
enerjisinden faydalanma potansiyeli açısından ülkemizin avantajlı olduğu
bilinmektedir. Ülkenin gelişmesi ile beraber artan nüfus ve sanayi sektörünün
enerji tüketimi de artmaktadır. Bu sebeple enerji ihtiyacının yenilenebilir
enerji kaynaklarından olan Güneş Enerjisi Santralleri (GES) ile elde edilmesi
zorunlu hale gelmektedir. Güneş enerjisinden faydalanma potansiyeli bakımından
Akdeniz bölgesinde Antalya’dan sonra ikinci sırada yer alan Burdur ilinde GES
yatırım alanlarının belirlenmesi çalışmaları önem arz etmektedir. Bu çalışmada
uzaktan algılama, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Analitik Hiyerarşi Prosesi
(AHP) metodu kullanılarak Burdur ilinin potansiyel GES yatırım alanları
belirlenmiştir. Çalışma sonucunda Burdur Merkez ilçesinden Gölhisar ilçesine
kadar uzanan KD-GB hat boyunca, Ağlasun, Çeltikçi ve Bucak ilçelerinde KD-GB
hat boyunca ve Yeşilova ilçesinde yaklaşık K-G hattı boyunca uygun alanlar
belirlenmiştir. Türkiye Güneş Enerjisi Potansiyeli Atlasında (GEPA) toplam
güneş radyasyonu en yüksek ilçe olan Altınyayla ilçesi bu çalışmada GES
yatırımı için en az uygun alanların olduğu ilçe olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Güneş enerjisi santrali (GES), uzaktan algılama, coğrafi bilgi sistemleri (CBS)

Teşekkür

Bu makale Burdur Valisi Sayın Hasan ŞILDAK himayesinde ve Batı Akdeniz Kalkınma Ajansı Burdur Yatırım Destek Ofisi tarafından hazırlanan “Burdur İli Güneş Enerji Santrali (GES) Yer Seçimi Alan Araştırması” kapsamında hazırlanmıştır.

Kaynakça

• Ayday.C., Sarıdöl. S., Sabah. L., Yaman. N. (2014). Eskişehir ilçelerinin açık kaynak kodlu CBS ve önerici sistemleri kullanılarak deprem tehlikesi analizi, TMMOB Eskişehir İl Koordinasyon Kurulu TMMOB Eskişehir Kent Sempozyumu, Eskişehir.
• Čeřovský, Z., Mindl, P. (2008). Hybrid Electric Cars, Combustion Engine driven cars and their Impact on Environment, SPEEDAM 2008 International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion, pp. 739 – 743.
• Çifci A., Altundağ E., (2017). Burdur bölgesi güneş enerjisi potansiyelinin elektrik üretiminde kullanılabilirliği, Mesleki Bilimler Dergisi, 6 (2): 111-120.
• Demircan N., Alakavuk Z., (2008). Fotovoltaik prensibiyle güneş enerjisinden elektrik üretimi, VII. Ulusal Temiz Enerji Sempozyumu, UTES’2008. 17-19 Aralık 2008, İstanbul.
• Dinçer, F., (2011a). Türkiye’de güneş enerjisinden elektrik üretimi potansiyeli - ekonomik analizi ve AB ülkeleri ile karşılaştırmalı değerlendirme, KSU Mühendislik Dergisi, 14(1): 8-17.
• 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, Volume 2, Issue 1, pp.205-220, Article ID Tech-125 ISSN 2320 – 0243.
• Eke, R., (2013). Güneş-elektrik dönüşümleri, enerji hasadı ve Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi’ndeki yygulamalar, 2. Güneş Sempozyumu, Antalya.
• Goepel, K.D., (2018). Implementation of an online software tool for the analytic hierarchy process (AHP-OS). International Journal of the Analytic Hierarchy Process, Vol. 10 Issue 3 2018, pp 469-487,
• Khan, G., Rathi, S., (2014). Optimal site selection for solar PV power plant in an Indian State using geographical information system (GIS), International Journal of Emerging Engineering Research and Technology, Volume 2, Issue 7, October 2014, PP 260-266 ISSN 2349-4395 (Print) & ISSN 2349-4409 (Online).
• Kılıç, B., Kumaş, K., (2016). Burdur ili güneşlenme değerlerinin yapay sinir ağları metodu ile tahmini, SDÜ Teknik Bilimler Dergisi, 6(1): 38-44.
• Kırbaş İ., Çifci A., İşyarlar B., (2013). Burdur ili güneşlenme oranı ve güneş enerjisi potansiyeli, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 4 (2): 20-23.
• Kumar, A., Kumar, K., Kaushik, N., Sharma, S., Mishra, S., (2010). Renewable energy in India: Current status and future potentials, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14, (8), October 2010, pp. 2434-2442.
• Kutlu S., (2002). Güneş tarlası ile elektrik enerjisi üretimi ve SDÜ kampüs alanında bir uygulama analizi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 2002, Isparta.
• Özgöçmen, A., (2007). Güneş pilleri kullanarak elektrik üretimi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Saaty, T. L., (1980). The analytic hierarchy process: planning, priority setting, Resource Allocation, ISBN 0- 07-054371-2, McGraw-Hill.
• Turner, G.M., (2008). A comparison of the limits to growth with 30 years of reality. Global Environmental Change, 18, 397-411.
• Wind, Y., Saaty, T. L., (1980). Marketing application of the analytic hierarchy process. Management Science, 26(7): p. 641-658.
• Yalçın, C. Sabah, L., (2017). Açık kaynak kodlu CBS ve çok kriterli karar verme yöntemi (AHP) kullanılarak Edirne sanayisinin deprem tehlikesi analizi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5(2): p. 524-537.
• Yücel M. M., Ekmekçiler Ü.S., (2008). Çevre dostu ürün kavramına bütünsel yaklaşım; temiz üretim sistemi, Eko-Etiket, Yeşil Pazarlama, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, vol.26, pp.320-333.
• URL 1, http://www.yegm.gov.tr/MyCalculator/Default.aspx, Yenilenebilir Enerji Genel Müdürlüğü web sitesi, Güneş Enerjisi Potansiyeli Atlası (GEPA), 07.05.2019.
• URL 2, https://www.qgis.org/tr/site, 07.05.2019.
• URL 3, https://earthexplorer.usgs.gov, USGS/ 07.05.2019.
• URL 4, https://www.openstreetmap.org/#map=7/39.031/35.252, 07.05.2019.
• URL 5, https://bpmsg.com/academic/ahp_calc.php, 07.05.2019.