Determining the suitable location selection for a solar power plant (SPP) in terms of geography: Van province example

Abstract

Solar power plant (SPP) is an environmentally friendly renewable energy source. Many factors are effective in choosing the location of solar power panels. by integrating these factors into geographic information systems software, places where the power plant can be installed can be determined. In the study, the province of Van, whose former name was "Tuşba" meaning "Sun City", in the Eastern Anatolia Region was preferred. for Van, where solar radiation is high, analytical hierarchy process, one of the multicriteria decisionmaking analysis methods, was used by making use of geographical information systems. In this regard, sixcategory suitability maps were produced by using ten factors taking into account the specific physical geographical conditions of the field. In the next stage, the SPP suitability map was prepared by weighted overlay of the criteria. As a result of the study, it was understood that the extremely suitable and very suitable places for solar power plant cover an area of 635 Ha and do not show a homogeneous distribution. The appropriate points revealed in the study coincide with the points where the panels are in active use. In addition, it has been understood that the topography between Gevaş, Gürpınar, Başkale is very suitable for SPP.

Keywords

• Solar Power Plant (SPP)
• Geographıc Informatıon System (GIS)
• Physical Geography
• Analytical HierarchyProcess (AHP)

Coğrafi bakımdan güneş enerji santrali (GES) için uygun yerlerin belirlenmesi: Van ili örneği

Öz

Güneş enerjisi santrali (GES) birçok enerji kaynağına kıyasla kurulumu/kullanımı kolay, çevre dostu yenilenebilir enerji kaynağıdır. GES panellerinin yer seçiminde birçok faktör etkilidir. Bu faktörler coğrafi bilgi sistemleri yazılımlarına entegre edilerek santralin kurulabileceği yerler tespit edilebilir. Çalışmada Doğu Anadolu Bölgesi’nde eski adı Tuşba (Güneş Şehri) olan Van ili tercih edilmiştir. Solar radyasyonun yüksek olduğu Van için coğrafi bilgi sistemlerinden faydalanılarak çok kriterli karar alma analizi (ÇKKA) yöntemlerinden, analitik hiyerarşi süreci (AHY) kullanılmıştır. Bu doğrultuda sahanın kendine özgü fiziki coğrafi koşulları göz önüne alınarak On faktör (Solar radyasyon, yükselti, göl, eğim, bakı, yol, akarsu, enerji hatları, fay hatları, yerleşim yerleri) kullanılarak Altı sınıftan oluşan uygunluk haritaları üretilmiştir. Sonraki aşamada kriterlerin ağırlıklı çakıştırılması (Weıghted Overlay) yapılarak GES uygunluk haritası hazırlanmıştır. Çalışma sonucunda GES için son derece uygun ve çok uygun yerlerin 635 Ha alan kapladığı, homojen dağılım göstermediği anlaşılmıştır. GES yer seçiminde son derece uygun yerlerin geniş alan kapladığı görülmüştür. Çalışmada ortaya konulan uygun noktalarla aktif kullanımda olan panellerin bulunduğu noktalar örtüşmektedir. Ayrıca Gevaş, Gürpınar-Başkale arasında GES için topoğrafyanın müsait olduğu anlaşılmıştır. Bu haliyle çalışma planlayıcılara yol göstericidir. Çalışmada kullanılan kriterlere ek olarak, multidisipliner yaklaşımla yeni kriterler analize eklenirse, GES için daha hassas yer seçiminde bulunulabilir.

Anahtar Kelimeler

• Güneş Enerji Santrali (GES)
• Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS)
• Fiziki coğrafya
• Analitik hiyerarşi süreci (AHS)

Kaynakça

1. Adjiski, V., Kaplan, G., & Mijalkovski, S. (2023). Assessment of the solar energy potential of rooftops using LİDAR datasets and GIS based approach. International Journal of Engineering and Geosciences, 8(2), 188-199. https://doi.org/10.26833/ijeg.1112274
2. Akdeniz, E. (2018). AHP yöntemi ile bir işletmede en iyi çalışanın seçilmesi: BT sektöründe bir organizasyon incelemesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 61-90.
3. Akova, İ. (2003). Dünya enerji sorunu ve yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı. İstanbul Üniversitesi Coğrafya Dergisi, 11, 47-73.
4. 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. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.10.024
5. Ali, S.V & Taweekun, J. & Techato, K. & Waewsak, J. & Gyawali, S. (2019). GIS based site suitability assessment for wind and solar farms in Songkhla, Thailand. Renewable Energy, 132, 1360–1372. https://doi.org/10.1016/j.renene .2018.09.035
6. Arca, D. & Keskin Çıtıroğlu, H. (2022). Güneş enerjisi santral (GES) yapım yerlerinin CBS dayalı çok kriterli karar analizi ile belirlenmesi: Karabük örneği. Geomatik, 7(1), 17-25. https://doi.org/10.29128/geomatik.803200 ASF, (2023). Alaska Satellite Palsar. https://asf.alaska.edu/datasets/daac/alos-palsar/
7. Ayday. C. & Yaman. N. & Sabah. L. & Höke. O. (2016). Güneş enerji santrali yer seçiminde açık kaynak kodlu CBS kullanımı-Eskişehir il örneği. İçinde Maktav, D., & Berberoğlu, S. (Eds.), 6. Uzaktan AlgılamaCBS Sempozyumu Bildiriler Kitabı (UZALCBS 2016), (ss. 510-520).
8. Aydincioğlu, M. (2019). Van ili güneş enerji santralleri raporu, Van ve Ticaret Sanayi Odası, Van. Aykaç, Y.E. (2020). Güneş enerji santrali yer seçimi için iki aşamalı bir model önerisi: Tunceli örneği (Tez No. 659189) [Yüksek Lisans Tezi, Munzur Üniversitesi]. Yök Tez Merkezi.

9. Bilhan, A. & Emikönel, S. (2021). Nevşehir ili güneş enerji potansiyelinin analizi ve kurulu güneş enerji santralleri. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (24), 289-294.
10. Brewer, J. & Ames, D. P. & Solan, D. & Lee, R., & Carlisle, J. (2015). Using GIS analytics and social preference data to evaluate utility-scale solar power site suitability. Renewable energy, 81, 825-836.
11. Can, G. ve Yücel, M. A. (2019, 25-27 Nisan). Coğrafi bilgi sistemleri ve analitik hiyerarşi prosesi kullanarak rüzgâr enerji santralleri için yer tespiti [Konferans sunumu]. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 17. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı. Ankara, Türkiye.
12. Charabi Y & Gastli A (2011). PV site suitability analysis using GIS based spatial fuzzy multicriteria evaluation. Renewable Energy, 36(9), 2554–2561.
13. Çiftci, A. ve Altundağ, E. (2017). Burdur bölgesi güneş enerjisi potansiyelinin elektrik üretiminde kullanılabilirliği. Mesleki Bilimler Dergisi, 6(2), 111 – 120.
14. Demir, M. (2023). Kars ilinde güneş enerjisi santrali kurulum potansiyeli taşıyan alanların, CBS analizleri ve AHP yöntemi kullanılarak belirlenmesi. Coğrafya Dergisi, (46), 93-109. https://doi.org/10.26650/JGEOG2023-1168805
15. Demirci, A. (2019). Kuruluş yeri seçiminde analitik hiyerarşik süreç yöntemi: sağlık kurumlarında bir uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 5(1), 39-55. https://doi.org/10.29131/uiibd.539058
16. 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.
17. Ekiz, S. & Şirin, A. ve Erener, A. (2022). En uygun rüzgâr enerji santrali yerlerinin bakanlığı bilgi sistemlerinin belirlenmesi: Kocaeli ili örneği. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, 9(1), 59-79. https://doi.org/10.9733/JGG.2022R0005.T
18. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB), (2023). Enerji İşleri Genel Müdürlüğü. https://enerji.gov.tr/eigm-yenilenebilir-enerji-kaynaklar-gunes
19. Erdoğan, S. (2020). Enerji, çevre ve sera gazları. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(1), 277-303. https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.670673
20. Eroğlu, H. (2018). Güneş enerji santralleri için uygunluk haritasının elde edilmesi: bir uygulama. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(4), 97-106.
21. Gerçek Y (2018). Güneş enerji santralleri için CBS ile en uygun yer tayini: Malatya ili örneği (Tez No. 503441) [Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi]. Yök Tez Merkezi.
22. Güçlüer, D. (2010). Güneş enerjisi santrali kurulacak alanların CBS-çok ölçütlü karar analizi yöntemi ile belirlenmesi (Tez No. 296834) [Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi]. Yök Tez Merkezi.
23. Gümrükçüoğlu, M. (1994). Türkiye’de topografyanın yağış miktarı ve dağılımı üzerindeki etkileri [Yayınlanmamış Doktora Tezi]. İstanbul Üniversitesi.
24. Güner, E. D. & Tekin, S. & Çilek, M., & Çilek, A. (2021). Güneş enerjisi santrali için uygun alanların CBS tabanlı AHP yöntemi ile belirlenmesi: Mersin ili örneği. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 36, 11–24. https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.933209
25. 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.
26. International Energy Agency (IEA) (2023). Word Energy Investment. https://www.iea.org/reports/world-energyinvestment-2023
27. Kalelioğlu, E. (1991). Van Ovasının iklim özellikleri. Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih Coğrafya Fakültesi Dergisi, 35(2), 155-166.
28. Kapluhan, E. (2015). Enerji coğrafyası açısından bir inceleme: Güneş enerjisinin Dünya’daki ve Türkiye’deki kullanım durumu. Coğrafya Dergisi, (29), 70-98.
29. Karaaslan, A. & Aydın, S. (2020). Yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi: Türkiye örneği. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(4), 1351-1375. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.749466
30. 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.
31. Koç, E. & Kaya, K. (2015). Enerji kaynakları–yenilenebilir enerji durumu. Mühendis ve Makina, 56(668), 36-47. Kum, G. & Sönmez, M. E. & Karabaş, M. (2019). Gaziantep ilinde güneş enerjisi potansiyelinin analitik hiyerarşi süreci yöntemi (AHP) ile belirlenmesi. Coğrafya Dergisi, (39), 61-72. https://doi.org/10.26650/JGEOG2019-0031
32. Lee, H. C. & Chang, C. T. (2018). Comparative analysis of MCDM methods for ranking renewable energy sources in Taiwan. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 92, 883-896.
33. Majumdar, D. & Pasqualetti, M. J. (2019). Analysis of land availability for utility-scale power plants and assessment of solar photovoltaic development in the state of Arizona, USA. Renewable Energy, 134, 1213–1231. https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.08.064
34. Meral, A. (2022). Yenilenebilir enerji sistemlerinde CBS kullanımı; Bingöl ili GES (güneş enerji sistemleri) alanlarının uygunluk analizi. Düzce Üniversitesi Orman Fakültesi Ormancılık Dergisi, 18(2), 444-460.
35. 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.
36. 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.
37. Özdemir, S. & Sahin, G. (2018). Multi-criteria decision-making in the location selection for a solar PV power plant using AHP. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 129, 218–226. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.07.020
38. Rüstemli, S. & Dinçer, F. (2011). Van ili elektrik enerjisi üretiminde güneş enerjisinin mevcut durumu ve geleceği. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 16(1), 22-33.
39. Saaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process-what it is and how it is used. Mathematical modelling, 9(3-5), 161-176. http://dx.doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8
40. 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.
41. Sarıkaya, S. (2009). Güneş enerjisi sektörel analiz raporu, Doğu Anadolu Kalkınma Ajansı, Van. Şaroğlu, F. & Güner, Y. (1981). Doğu Anadolu’nun jeomorfolojik gelişimine etki eden öğeler: Jeomorfoloji, tektonik, volkanizma ilişkileri. Türkiye Jeoloji Kurumu Bülteni, 24(2), 39-50.
42. Şekeroğlu, A. & Özkaynak, M. & Alkan, A. Y. & Başkan, A. (2021). Mekânsal planlamada yenilenebilir enerji tesisi yer seçimi: TR83 bölgesi örneği. Kent Akademisi, 14(1), 1-19.
43. Taktak, F. & Ilı M. (2018). Güneş enerjisi santrali (GES) geliştirme: Uşak örneği. Geomatik, 3(1), 1-21. Uyan, M. (2013). GIS-based solar farms site selection using analytic hierarchy process (AHP) in Karapınar region, Konya/Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 28, 11-17.
44. Uyan, M. (2017). Güneş enerjisi santrali kurulabilecek çözümler AHP yöntemi ile CBS destekli haritalama. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(4), 343-351.
45. Uyan. M. (2017). Güneş enerjisi kurulabilecek alanların AHP yöntemi kullanılarak CBS Destekli Haritalandırılması. 343-351.
46. 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. https://doi.org/10.9733/JGG.2020R0002.T
47. Watson, J. J. W., & Hudson, M. D. (2015). Regional Scale wind farm and solar farm suitability assessment using GIS-assisted multi-criteria evaluation. Landscape and Urban Planning, 138, 20–31. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2015.02.001
48. Wind, Y. & Saaty, T.L. (1980) Marketing Applications of the Analytic Hierarchy Process. Management Science, 26, 641-658. http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.26.7.641
49. Yalçın, C. & Yüce, M. (2020). Burdur’da güneş enerjisi santrali (GES) yatırımına uygun alanların CBS yöntemiyle tespiti. Geomatik, 5(1), 36-46. https://doi.org/10.29128/geomatik.56192
50. Yaman, A. & Yakin, A. & Behçet, R. (2019). Van ili güneş ve hidroelektrik enerjilerinin potansiyeli ve ilin ekonomisine katkıları. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(1), 243-250.
51. Yolcan, O. O. & Köse, R. (2020). Türkiye’ nin güneş enerjisi durumu ve güneş enerjisi santrali kurulumunda önemli parametreler. Kırklareli Üniversitesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 6(2), 196-215. https://doi.org/10.34186/klujes.793471