Türkiye ve AB’nin Enerji Hedefleri

Öz

Ülkelerin gelişimlerinin en önemli öğesi enerjidir. Özellikle teknolojik gelişim içinde enerji faktörü önemli bir yer tutmaktadır. Ülkelerin amacı; enerji kaynak kullanımını çeşitlendirerek, enerjilerini kesintisiz, temiz, ucuz, güvenilir olarak elde etmektir. 2017 yılında AB içinde en fazla tüketilen enerji kaynağı petrol olup %78'i ithalat yoluyla karşılanmıştır. AB de kullanılan ikinci kaynak %36 ile doğal gaz olup doğal gazı %32 ile diğer yakıtlar takip etmektedir. Avrupa'nın enerji tüketimi arttıkça bu bağımlılık oranı daha da artmaktadır. Eurostat verilerine göre; AB’nin 2030 yılında enerji ihtiyacının %27’ini doğal gazdan, %34’ünü petrolden, %11’ini nükleer enerjiden, %12’ini yenilenebilir enerji kaynaklarından ve %16’ını da katı yakıtlardan karşılanması beklenmektedir. Ayrıca AB’nin orta ve uzun vadeli enerji hedefleri “Enerji 2020 Stratejisi” ve “2050 Enerji Yol Haritası” nda tanımlanmıştır. Ükemizin 2023 yılı enerji hedefleri ise Enerji Tabii  Kaynaklar Bakanlığının (ETKB) “Elektrik Enerjisi Piyasası Arz Güvenliği” strateji belgesinde oluşturulmuştur. Çalışma kapsamında enerji konusunda uzmanlarla görüşülerek 2030 yılında ülkemizin enerji sektöründe kullanılacak enerji kaynakları için yeni bir bulanık çok amaçlı programlama methodu ile bir matematiksel model geliştirilmiş ülkemizin 2030 yılı enerji senaryosu hesaplanmıştır. Çalışmada MATLAB (fuzzy logic toolbox) paket programı ile literaturde pek çok çalışmada kullanılan Mamdani metodu kullanılmıştır. Çalışmada AB enerji arz güvenliğini sağlamak amacıyla üçüncü ülkeler ile uluslararası enerji işbirliğini güçlendirmek için yaptığı enerji anlaşmalar, uyguladığı programları ile AB içinde enerjinin etkin kullanımı ve yenilenebilir kaynaklardan enerji arzının artırılmasını teşvik programları dikkate alınarak AB ve ülkemizin enerji politikaları irdelenerek geliştirilen matematik model ile ülkemizin 2030 yılı enerji hedefi oluşturulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Enerji,Çok Kriterli Karar Verme,Bulanık Mantık,Bulanık Çok Amaçlı Programlama Methodu,Avrupa Birliği

Kaynakça

1. Avrupa Komisyonu, (2008). 20 20 by 2020 Europe's Climate Change Opportunity. COM(2008), Brüksel.
2. Avrupa Komisyonu, (2012). An Energy Policy for Europe. COM (2012), Brüksel.BOTAŞ, Yıllık Faaliyet Raporu, (2016). 33-46.
3. Buckley, J. J., (1985). Fuzzy Hierarchical Analysis, Fuzzy Sets and Systems. 17, p. 233-247.
4. Buckley J. J., (2003). Fuzzy Probabilities, New Approach and Applications. PhysicaVerlag, New York.
5. Bender, M., Simonovic, S., (2000). A Fuzzy Compromise Approach to Water Resource Systems Planning under Uncertainty. Fuzzy Sets and Systems, 115, p.33-44.
6. Chan, F. T. S., Kumar, N., (2007). Global Supplier Development Considering Risk Factors Using Fuzzy Extended AHP-based Approach. Omega International Journal of Management Science, 35, p.417-431.
7. Chen, S.J., Hwang, C.L., (1992). Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods and Applicatons. Berlin Heidelberg: Springer.
8. Chen G., Pham T.T., (2001). Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems. CRC Press, USA.

9. Chou, T. Y., Liang, G. S., (2001). Application of a Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Model for Shipping Company Performance Evaluation. Maritime Policy and Management, 28(4), p.375-392.
10. Enerji Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB), (2009).Elektrik Enerjisi Piyasası Arz Güvenliği Strateji Belgesi.
11. Enerji Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB), (2000). Enerji Raporu. p.61-80.
12. Enerji Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB), (2010). Enerji Raporu. p.78-91.
13. Enerji Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB), (2013). Enerji Raporu. p.23-84.
14. Energy Atlas 2018, (2018).
15. European Commission. European Energy and Transport: Trends to 2030. (2017).
16. European Commission, Energy. http://www.europa.eu.int/comm/energy
17. European Commission, Transport. http://www.europa.eu.int/comm/transport
18. European Environment Agency. Energy and Environment in the European Union. (2018).
19. Incekara, C.O., (2019). Use of an Optimization Model for Optimization of Turkey’s Energy Management by inclusion of Renewable Energy Sources. International Journal of Environmental Science and Technology. Springer, p.121-133.
20. Incekara, C.O., (Mayıs 2017). Türkiye’ nin Sürdürülebilir Stratejik Enerji Politikalarının Oluşturulması için Optimizasyon Modellerinin Geliştirilmesi ve Uygulama Adımları. Doktora Tezi. Çukurova Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Adana.
21. Incekara, C.O. and Ogulata, S.N., (2017). Turkey’s energy planning considering global environmental concerns. Ecological Engineering. Elsevier, p.589-595.
22. Incekara, C.O., (2013). Turkey’s Energy Strategies. SOSBİLKO 2013.
23. Incekara, C.O., (2011). Enerji Darboğazında Ülkemizin Alternatif Enerji Kaynakları. SOSBİLKO 2011.
24. Incekara, C.O., (2010). Türkiye’nin Enerji Darboğazında Yeni Enerji Kaynakları Arayışı. YEBKO 2010.
25. Incekara, C.O., Oğulata S.N., (2010). Dünya Enerji Sektöründe Türkiye’nin Enerji Planlamasının Rolü. 10. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu Program, UAS 2010, Girne, KKTC.
26. Incekara, C.O., Oğulata S.N., (2010). Dünya’nın ve Türkiye’nin Enerji Senaryoları. YAEM 2010, Sabancı Üniversitesi.
27. Klir, G. J., & B., Y., (1995). Fuzzy Sets and Fuzzy Logic Theory and Applications. Prentice Hall PTR, New Jersey.
28. Kaufmann A., Gupta M. M., (1988). Fuzzy Mathematical Models in Engineering and Management Science. Elsevier Science Publishers B.V., North Holland.
29. Kumar Sahu, A., Datta, S., Mahapatra, S.S., (2016). Evaluation and selection of resilient suppliers in fuzzy environment. Benchmarking: An International Journal, 23(3), p.651-673.
30. Mamdani, E. H., Assilian, S., (1975). An Experiment in Linguistic Synthesis with a Fuzzy Logic Controller. Int. J. Man Mach. Studies, Vol. 7, No. 1, p.1-13.
31. Pamir A.N., (2006). Dünya’da ve Türkiye’de enerji. Türkiye’nin enerji kaynakları ve enerji politikaları. http://www.metalurji.org.tr/dergi/dergi134/d134_73100.pdf
32. Saaty, T.L., (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. Int. J. Services Sciences, 1(1), p.83-98.
33. Saaty T. L., (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, Newyork.
34. The Center for European Policy Studies. http://www.ceps.be
35. Van Laarhoven, P. J. M., Pedrcyz, W., (1983). A Fuzzy Extension of Saaty’s Priority Theory. Fuzzy Sets and Systems, 11, p.229-241.
36. Zadeh, L. A., (1965). Fuzzy Algorithms. Information and Control. 12(2), p.94-102.