Electricity Demand Forecasting to Based Renewable Energy in Turkey by Simulation Approach

Yıl 2021, Cilt: 18 Sayı: 42, 5314 - 5344, 13.10.2021

Fatih Soğukpınar , Gökhan Erkal , Hüseyin Özer

https://doi.org/10.26466/opus.899204

Öz

Energy; it is a fundamental production factor that reflects the social and economic development level of countries, guides their international policies and for the sustainability of production. Population growth, industrialization, technological developments, increasing living standards and the rapidly increasing energy consumption due to these causes the energy demand to more increase day by day. In this context, the potential of domestic and renewable resources of Turkey, highly foreign dependent in energy, and the policies implemented in this field are the issues that should be emphasized. This study aims to contribute to the country's future plans, programs and policies, assessing by simulation method the renewable energy policies implemented in Turkey. In the study, Turkey's renewable energy policies were evaluated by the total electricity energy demand forecast, covering the period 2019-2023. For this purpose, firstly, long-and short-term relationships were examined with Autoregressive Distributed Lag Boundary Test approach. Then, a forecast was made until the end of 2023 with the simulation approach based on low, base and high scenarios, prepared within the framework of the 2019-2023 Strategic Plan of the Ministry of Energy and Natural Resources. The obtained results, the renewable energy policies in Turkey have been revealed reduce overall electricity demand.

Anahtar Kelimeler

Renewable Energy, Electrical Energy, ARDL Boundary Test, Simulation

Simülasyon Yaklaşımıyla Türkiye’de Yenilenebilir Enerjiye Dayalı Elektrik Talebi Öngörüsü

Öz

Enerji; ülkelerin sosyal ve ekonomik gelişmişlik düzeyini yansıtan, uluslararası politikalarına yön veren ve üretimin sürdürülebilirliği için temel bir üretim faktörüdür. Nüfus artışı, sanayileşme, teknolojik gelişmeler, artan yaşam standartları ve bunlara bağlı olarak hızla artan enerji tüketimi, enerji talebinin her geçen gün daha da artmasına neden olmaktadır. Bu bağlamda, enerjide büyük ölçüde dışa bağımlı olan Türkiye'nin yerli ve yenilenebilir kaynaklarının potansiyeli ve bu alanda uygulanan politikalar, üzerinde önemle durulması gereken konulardır. Bu çalışma, Türkiye'de uygulanan yenilenebilir enerji politikalarını simülasyon yöntemi ile değerlendirerek, ülkenin gelecekteki plan, program ve politikalarına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, Türkiye'nin yenilenebilir enerji politikaları 2019-2023 dönemini kapsayan toplam elektrik enerjisi talep tahminiyle değerlendirilmiştir. Bu amaçla ilk olarak, uzun ve kısa dönemli ilişkiler, Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif Sınır Testi Yaklaşımı ile incelenmiştir. Daha sonra, Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı’nın 2019-2023 Stratejik Planı çerçevesinde hazırlanan düşük, baz ve yüksek senaryolara dayalı simülasyon yaklaşımı ile 2023 yılı sonuna kadar tahmin yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Türkiye'deki yenilenebilir enerji politikalarının genel elektrik talebini azalttığını ortaya koymuştur.

Anahtar Kelimeler

Yenilenebilir Enerji, Elektrik Enerjisi, ARDL Sınır Testi, Simülasyon

Kaynakça

• Akan, Y. ve Tak, S. (2003). Türkiye elektrik enerjisi ekonometrik talep analizi. Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, 17(1-2), 21-49.
• Akdağ, V. ve Gözen, M. (2019). Yenilenebilir enerji projelerine yönelik güncel yatırım ve finansman modelleri: Seçilmiş ülke örnekleri üzerinden bir değerlendirme. Izmir Democracy University Social Sciences Journal, 2(2), 138-172.
• Alrikabi, N. Kh. M. A. (2014). Renewable energy types. Journal of Clean Energy Technologies, 2(1), 61-64.
• Anatürk, Ş. ve Özata, E. (2019). Türkiye’de yenilenebilir ve yenilenemeyen enerji kaynaklarından elektrik tüketimi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin ekonometrik analizi. The Journal of International Social Research, 68(12), 1018-1030.
• Aslani, A., Helo, P. ve Naaranoja, M. (2014). “Role of Renewable Energy Policies in Energy Dependency in Finland: System Dynamics Approach”. Applied Energy, 113, 758-765.
• Bağcı, E. (2019). “Türkiye’de Yenilenebilir Enerji Potansiyeli, Üretimi, Tüketimi ve Cari İşlemler Dengesi İlişkisi”. R&S-Research Studies Anatolia Journal, 2 (4), 101-117.
• Bakırtaş, T., Bildirici, M. ve Karbuz, S. (2000). An econometric analysis of electricity demand in Turkey. METU Studies in Development, 27(1-2), 23-34.
• Coşkun, H. ve Eygü, H. (2020). Ar-ge harcamaları ve ihracat ilişkisinin incelenmesi: Türkiye örneği. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(İİB), 233-242.
• Çınar, S. ve Yılmazer, M. (2015). Yenilenebilir enerji kaynaklarının belirleyicileri ve ekonomik büyüme ilişkisi: Gelişmekte olan ülkeler örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi İİBF Dergisi, 30(1), 55-78.
• Demir, Y. ve Görür, Ç. (2020). OECD ülkelerine ait çeşitli enerji tüketimleri ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin panel eşbütünleşme analizi ile incelenmesi. Journal of Econometrics and Statistics, 32, 15-33.
• Dilaver, Z. and Hunt, L. C. (2011). Turkish aggregate electricity demand: An outlook to 2020. Energy, 36 (11), 6686-6696.
• Ekinci, F. (2019). YSA ve ANFIS tekniklerine dayalı enerji tüketim tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 7, 1029-1044.
• Erdoğdu, E. (2007). Electricity Demand Analysis Using Cointegration and ARIMA Modelling: A Case Study of Turkey. Energy Policy, 35(2), 1129-1146.
• Esen, Ö. (2013). Sürdürülebilir büyüme bağlamında Türkiye’nin enerji açığı sorunu: 2012-2020 dönemi enerji açığı projeksiyonu .Yayımlanmamış Doktora Tezi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Erzurum.
• ETKB (2019). https://sp.enerji.gov.tr/ETKB_2019-2023_Stratejik_Plani.pdf (Erişim tarihi: 10.11.2019).
• Flora, A., Özenç, B. and Wynn, G. (2019). Yeni teşvikler Türkiye’nin çatı tipi güneş enerjisi sektörünü aydınlatıyor. Institute for Energy Economics and Financial Analysis. Erişim adresi: https://ieefa.org/wp-content/uploads/ 2019/12/TR_New-Incentives-Brighten-Turkey-Rooftop-Solar-Sector_ December-2019.pdf
• Gorjian, S. (2017). An Introduction to the Renewable Energy Resources. Tehran: Tarbiat Modares University Mechanical & Biosystems Eng. Dep.
• Erişim adresi: https://www.researchgate.net/publication/317561674_ An_Introduction_to_the_Renewable_Energy_Resources
• IEA (2020). https://www.iea.org/data-and statistics? (Erişim tarihi: 17.02.2020).
• IMF (2019). IMF Country Report No. 19/395. (Erişim tarihi: 30.12.2019).
• Karagöl, E., Erbaykal, E. ve Ertuğrul, H.M. (2007). Türkiye’de Ekonomik Büyüme İle Elektrik Tüketimi İlişkisi: Sınır Testi Yaklaşımı. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 8(1), 72-80.
• Kaynar, O., Yüksek, A.G. ve Demirkoparan, F., (2016). Genetik Algoritma İle Eğitilmiş Destek Vektör Regresyon Kullanılarak Türkiye’nin Elektrik Tüketim Tahmini. İktisat Fakültesi Mecmuası, 66(2), 45-60.
• Kwiatkowski, D., Phillips, P.C.B., Schmidt, P. ve Shin, Y. (1992). Testing the Null Hypothesis of Stationarity Against the Alternative of a Unit Root: How Sure are We that Economic Time Series have a Unit Root?. Journal of Econometrics, 54(1-3), 159-178.
• Lee, J. ve Strazicich, M.C. (2003). Minimum Lagrange Multiplier Unit Root Test with Two Structural Breaks. The Review of Economics and Statistics, 85(4), 1082-1089.
• Lee, J. ve Strazicich, M.C. (2004). “Minimum LM Unit Root Test with One Structural Break”. Appalachian State University, Boone, NC.
• MGM (2020). https://www.mgm.gov.tr. (Erişim tarihi: 25.01.2020).
• Nwulu, N.I. ve Agboola, O.P. (2011). Utilizing Renewable Energy Resources to Solve Nigeria’s Electricity Generation Problem. Int. J. of Thermal & Environmental Engineering, 3(1), 15-20.
• Özdemir, A., Pınarlık, M. ve Ercan, E. (2017). Sürdürülebilir Binalar İçin Dünyada Uygulanan Devlet Teşvikleri ve Uygulamaların İncelenmesi. Türk Bilim Araştırma Vakfı, 10(1), 52-60.
• Özger, Y.E., Akpınar, M., Musayev, Z., Yaz, M., (2019). Electrical Load Forecasting Using Genetic Algorithm Based Holt-Winters Exponential Smoothing Method. Sakarya Universıty Journal Of Computer And Information Sciences, 2(2), 108-123.
• Park, N.B., Yun, S.J. ve Jeon, E.C. (2013). An Analysis of Long-Term Scenarios for the Transition to Renewable Energy in the Korean Electricity Sector. Energy Policy, 52, 288-296.
• Perron, P. (1989). The Great Crash, the Oil Price Shock, and the Unit Root Hypothesis. Econometrica, 57(6), 1361-1401.
• Pesaran, M.H., Shin, Y. ve Smith, R.J. (2001). Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326.
• TEİAŞ (2019). Türkiye Elektrik Üretim - İletim İstatistikleri, Türkiye Elektrik İletim A.Ş. Genel Müdürlüğü. https://www.teias.gov.tr/tr-TR/turkiye-elektrik-uretim-iletim-istatistikleri. (Erişim tarihi: 25.06.2019).
• Türker, L., Köksal, M.A., (2008). Türkiye’nin Uzun Dönem Elektrik Talebi Ve Buna Bağlı CO2 Emisyonunun Tahmini. Hava Kirliliği ve Kontrolü Ulusal Sempozyumu, (822-833), Ankara: Hacettepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Çevre Mühendisliği Bölümü.
• TUİK (2020). http://www.resmiistatistik.gov.tr/detail/subject/enerji-istatistikleri/ (Erişim tarihi: 11.01.2020).
• Üstün, A.K., Meltem, A., Filik, Ü.B. ve Kurban, M. (2009). Kyoto Protokolü Kapsamında Türkiye’nin Yenilenebilir Enerji Politikalarına Genel Bir Bakış. YEKSEM 2009 5. Yenilenebilir Enerji Kaynakları Sempozyumu, (23-29). Diyarbakır: Emo Yayınları.
• WB (2020). https://www.worldbank.org/tr/country/turkey. (Erişim tarihi: 22.01.2020).
• Yeğen, B. (2018). Yenilenebilir Enerji Kaynaklarında Gelir Vergisi Esnaf Muaflığı Uygulaması. 5 th International Congress on Political, Economic and Social Studies (ICPESS) 26-29 October, 2018, Nigde/Turkey, 2, 43-49.
• Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Elektrik Enerjisi Üretimi Amaçlı Kullanımına İlişkin Kanun. (2005). T.C. Resmi Gazete, 25819, 10 Mayıs 2005.