TÜRKİYE’DE ELEKTRİK ÜRETİM PLANLAMASI İÇİN ÇOK AMAÇLI BİR KARIŞIK TAM SAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ

Yıl 2013, Cilt: 1 Sayı: 1, 41 - 54, 01.03.2013

Evren Can Özcan Serpil Erol

Öz

Ülkelerin sürdürülebilir gelişiminde ve çevre üzerinde, ülkelerce benimsenen enerji politikaları çok büyük öneme sahiptir. Bu nedenle; yerli, sürdürülebilir, çevreci ve ekonomik kaynakların bulunması ve bu kaynakların optimal dağıtımının yapılması bir zorunluluk haline gelmiştir. Bu çalışmada, Türkiye’nin gerçekleri ve gereksinimlerini yansıtan ve maliyetin minimizasyonu, CO2 salınımının minimizasyonu, fosil yakıt kullanımının minimizasyonu ve sosyal kabulün maksimizasyonu hedeflerini eş zamanlı olarak optimize eden çok amaçlı bir karışık tam sayılı doğrusal programlama modeli önerilmiştir. Önerilen bu model, çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan minimum sapma yöntemi ile dünya genelinde elektrik üretiminde kullanılan bütün enerji kaynakları dikkate alınarak çözülmüş ve Türkiye’de 2012-2023 yılları arasında oluşması beklenen toplam elektrik enerjisi talebini karşılamak için kaynak bazında 12 yıllık bir elektrik üretim planı elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Enerji kaynak planlaması, Çok amaçlı karışık tam sayılı doğrusal programlama, Minimum sapma yöntemi

A Multi-Objective Mixed Integer Linear Programming Model for Electricity Generation Planning in Turkey

Öz

The most appropriate energy policy selection has great importance in terms of the countries’ sustainable development and environment. Therefore, finding the local, sustainable, environmentally-friendly and economic resources and the optimal distribution of them have become a necessity. In this study, a multi-objective mixed integer linear programming model which reflects the Turkey’s realities and necessities and optimizes the objectives of cost minimization, CO2 emission minimization, fossil resource usage minimization and social acceptance maximization simultaneously is proposed. This model is solved by minimum deviation method that is used for solving the multi-objective optimization problems by considering all the energy resources used for the electricity generation all over the world, and a 12-years electricity generation plan is obtained on resource basis for the purpose of meeting the total electricity demand expected to occur between the years of 2012-2023 in Turkey.

Anahtar Kelimeler

Energy resource planning, Multi-objective mixed integer linear programming, Minimum deviation method

Kaynakça

• Agrawal, R.K., Singh, S.P., 2001, “Energy Allocations for Cooking in UP Households (India): A fuzzy Multi Objective Analysis”, Energy Conver Manage, Vol. 42, pp. 2139–2154.
• Antunes, C.H., Martins, A.G., Brito, I.S., 2004, “A Multiple Objective Mixed Integer Linear Programming Model for Power Generation Expansion Planning”, Energy, Vol. 29, pp. 613-627.
• Arnette, A., Zobel, C.W., 2012, “An Optimization Model for Regional Renewable Energy Development”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 16, pp. 4606-4615.
• Borges, A.R., Antunes, C.H., 2003, “A Fuzzy Multiple Objective Decision Support Model for Energy Economy Planning”, European Journal of Operational Research, Vol. 145, pp. 304-316.
• Deshmukh, S.S., Deshmukh, M.K., 2009, “A New Approach to Micro-Level Energy Planning—A Case of Northern Parts of Rajasthan, India”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 13, pp. 634-642.
• Energy Information Administration, 2011, “Levelized Cost of New Generation Resources in the Annual Energy Outlook 2011.
• Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, 2012, “Türkiye Elektrik Üretim, Tüketim, İthalat ve İhracat İstatistikleri”.
• Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, 2009, “Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı 2010 - 2014 Stratejik Planı”, pp. 25-30.
• Estimation of Emission Reductions, http://www.cdmgoldstandard.org/project-certification/rules-and toolkit, 2012.
• Hazine Müsteşarlığı, 2012, “2012 Yılı Aylık ve Yıllık Enflasyon Oranları, http://www.hazine.org.tr/tr/index.php/ekonomi/enflasyon.
• Hoog, D., Hobbs, B., 1993, "An Integrated Resource Planning Model Considering Customer Value, Emissions and Regional Economic Impacts", Energy, Vol. 18, No. 11, pp. 1153-1159.
• Jana, C., Chattopadhyay, N., 2004, “Block Level Energy Planning for Domestic Lighting - A Multi Objective Fuzzy Linear Programming Approach”, Energy, Vol. 29, pp. 1819–1829.
• Jinturkar, A.M., Deshmukh, S.S., 2011, “A Fuzzy Mixed Integer Goal Programming Approach for Cooking and Heating Energy Planning in Rural”, Expert Systems with Applications, Vol. 38, No. 9, pp. 11377-11381.
• Lazard, 2009, “Levelized Cost of Energy Analysis”.
• Mavrotas, G., Diakoulaki, D., Papayannakis, L., 1999, “An Energy Planning Approach based on Mixed 0-1 Multiple Objective Linear Programming”, International Transactions in Operational Research, Vol. 6, pp. 231-244.
• Mezher, T., Chedid, R., Zahabi, W., 1998, “Energy Resource Allocation Using Multi Objective Goal Programming: The Case of Lebanon”, Applied Energy, Vol. 61, pp. 175-192.
• Pokharel, S., Chandrashekara, M., 1998, “A Multi Objective Approach to Rural Energy Policy Analysis”, Energy, Vol. 23, No. 4, pp. 325-336.
• Ramanathan, R., Ganesh, L.S., 1995, "Energy Alternatives for Lighting in Households: An Evaluation Using an Integrated Goal Programming-AHP Model", Energy, Vol. 20, No. 1, pp. 63-72.
• Saaty, T.L., 1980, “The Analytic Hierarchy Process”, McGraw-Hill, New York, A.B.D.
• San Cristóbal, J.R., 2012, “A Goal Programming Model for the Optimal Mix and Location of Renewable Energy Plants in the North of Spain”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 16, pp. 4461-4464.
• Sovacool, B.K., 2008 “Valuing the Greenhouse Gas Emissions from Nuclear Power: A Critical Survey”, Energy Policy, Vol. 36, pp. 2950-2962.
• Tabucanon, M.T., 1988, “Multiplecriteria Decision Making in Industry”, Elseiver, Amsterdam-Oxford New York-Tokyo.
• Türkiye Elektrik İletim A.Ş. (TEİAŞ), 2011, “Türkiye Elektrik Enerjisi 10 Yıllık Üretim Kapasite Projeksiyonu (2011-2020)”, pp. 9-16.