Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Tedarik Sürekliliği Kalitesinin Bulanık AHP ve TOPSIS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Öz

21. yüzyılda enerji, insanlığın toplumsal devamlılığı için vazgeçilmez hale gelmiştir. Sanayi, tarım, bankacılık, haberleşme, iletişim, eğitim, sağlık, güvenlik gibi birçok alanda gündelik yaşamın devam etmesi için kesintisiz enerjiye ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada en önemli enerji kaynaklarının başında gelen elektrik enerjisinin tedarik sürekliliği konusu incelenmiştir. Çalışmada, Türkiye’deki elektrik dağıtım şirketlerini tedarik sürekliliği kalitesi bakımından sıralamak amaçlanmıştır. Çalışmanın kriterleri, Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu (EPDK) tarafından belirlenmiş olan tedarik sürekliliği kalitesi kriterleridir ve alternatifler Türkiye’de faaliyet gösteren 21 elektrik dağıtım firmasıdır. Kriterlerin ağırlıklandırılması Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (BAHP) ile yapılmış, alternatiflerin sıralanması TOPSIS yöntemi ile yapılmıştır. BAHP ile, nitelikler arası keskin geçişler yerine dereceli geçişleri dikkate alan Bulanık Mantık algoritmaları hesaba katılarak yapıldığından karar vericilerin yargıları klasik yöntemlere göre daha gerçeğe yakın temsil edilmiştir. Alternatiflerin sıralanması aşamasında ideal çözüme en yakın ve negatif ideal çözüme en uzak olacak şekilde bir algoritması bulunan TOPSIS yöntemi başarı ile uygulanmıştır. Uygulanan BAHP algoritması sonrasında Bildirimsiz Ortalama Kesinti Süresi ve Bildirimsiz Ortalama Kesinti Sıklığı kriterlerinin en yüksek ağırlıklara (sırasıyla %35,02 ve %28,16) sahip olduğu görülmüştür. Sıralama sonuçlarına göre ilk beş sırada AKEDAŞ, İstanbul Anadolu Yakası Elektrik Dağıtım A.Ş., Kayseri ve Civarı Elektrik T.A.Ş. Meram Elektrik Dağıtım A.Ş. ve Uludağ Elektrik Dağıtım A.Ş. en yüksek tedarik kalitesi performansına sahip şirketler olarak belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketleri, Bulanık AHP, TOPSIS JEL Sınıflandırması: C02, C44, L94.

Anahtar Kelimeler

• Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketleri
• Bulanık AHP
• TOPSIS

Evaluation of Supply Continuity Quality of Türkiye Electricity Distribution Companies with Fuzzy AHP and TOPSIS Methods

Öz

Energy has become indispensable in the 21st century to ensure the social continuity of humanity. The supply continuity of energy is extremely and needed for the continuity of daily life in banking, communication, education, health and security fields as well as to maintain production in industry and agriculture sectors. In this research the supply continuity of electricity energy is examined. It is aimed to make a ranking of electricity distribution companies in Türkiye according to their quality of supply continuity. The criteria in the problem are the ones that Energy Market Regulatory Authority detrained for the quality of supply continuity and the alternatives are the 21 firms that are responsible to distribute electricity energy in Türkiye. The prioritization and weighting of criteria has been done with the Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) and the ranking of alternatives has been done with TOPSIS method. Since the transition of qualities are done with the gradually passing characteristic of fuzzy logic algorithms, instead of sharp transition, the FAHP has been represented the judgments of decision makers more realistic than the classical methods. The TOPSIS method has been successfully applied which has an algorithm of finding the nearest to the ideal solution and the farthest from the negative ideal solution. After application of BAHP algorithm, it is found that the criteria of Average Downtime Without Notification and the Average Frequency of Interruptions Without Notification have the highest value of weight (35,02 % and 28,16% respectively). The first five ranking is determined as AKEDAŞ; İstanbul Anadolu Yakası Elektrik Dağıtım A.Ş.; Kayseri & Civarı Elektrik T.A.Ş.; Meram Elektrik Dağıtım A.Ş. and Uludağ Elektrik Dağıtım A.Ş. respectively. Key Words: Türkiye Electricity Distribution Companies, Fuzzy AHP, TOPSIS. JEL Classification: C02, C44, L94.

Anahtar Kelimeler

• Türkiye Electricity Distribution Companies
• Fuzzy AHP
• TOPSIS.

Kaynakça

1. Ang, B.W., Choong, W.L., Ng, T.S. (2015). Energy security: Definitions, dimensions and indexes.Renewable and Sustainable Energy Reviews,42, pp.1077-1093.
2. Atıcı, K. B., & Ulucan, A. (2009). Enerji Projelerinin Değerlendirilmesi Sürecinde Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımları ve Türkiye Uygulamaları. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(1), 161-186.
3. Aydın, Ö. (2009). Bulanık AHP ile Ankara için Hastane Yer Seçimi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24 (2), 87-104.
4. Aydın, Ö., Öznehir, S., Akcalı, E. (2009). Ankara İçin Optimal Hastane Yeri Seçiminin Analitik Hiyerarşi Süreci ile Modellenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14 (2), 69-86.
5. Bağcı, H. ve Yüksel-Yiğiter, Ş. (2019). BİST’te Yer Alan Enerji Şirketlerinin Finansal Performansının SD Ve WASPAS Yöntemleriyle Ölçülmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 877-898.
6. Behzadiyan, M., Otaghsara, S. K., Yazdani, M., Ignatius, J. (2012). A State-of the-Art Survey of TOPSIS Applications. Expert Systems with Applications, 39 (17), 13051-13069.
7. Bellman, R.E. and Zadeh, L.A. (1970) Decision Making in a Fuzzy Environment. Management Sciences, 17, 141-164. http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.17.4.B141.
8. Blumer, Y.B., Moser, C., Patt, A. ve Roman, S. (2015). The precarious consensus on the importance of energy security: Contrasting views between Swiss energy users and experts. Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol 52.pp. 927-936.

9. Brodny, J. and Tutak, M. (2023). Assessing The Energy Security Of European Union Countries From Two Perspectives – A New İntegrated Approach Based on MCDM Methods. Applied Energy, Vol: 347,1-26.
10. Buckley, J. J. (1985). Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy sets and systems, 17(3), 233-247.
11. Chalvatzis, K., ve Hooper, E. (2009). Energy security vs. climate change: Theoretical framework development and experience in selected EU electricity markets. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13, pp. 2703-2709.
12. Chang, D. Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95(3), 649-655.
13. Chen, C. T. (2000). "Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment". Fuzzy Sets and Systems, 114(1), 1-9.
14. Çetinkaya, H. ve Şahin, Ç. (2024). NATO ve Enerji Güvenliği: 25 Yıllık Gelişim Süreci. Güvenlik Stratejileri Dergisi, 20:49, 355-377.
15. Demireli, E. (2010). TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5 (1), 101-112.
16. Ecer, F. (2018b), An Integrated Fuzzy AHP and ARAS Model to Evaluate Mobile Banking Services, Technological and Economic Development of Economy, Vol 24 (2) ss. 670-695.
17. Emre- Aysin, M. ve Çalmaşur, G. (2022). Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Etkinlik ve Verimlilik Analizi. Verimlilik Dergisi, 3, 447-440.
18. Engin, O., Sarucan, A., & Baysal, M. E. (2018). Türkiye için Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Yenilenebilir Enerji Alternatiflerinin Analizi. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 5(23), 1223–1231.
19. EPDK (2014). Türkiye'de Elektrik Dağıtımının Özelleştirilmesi. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu Yayınları.
20. EPDK (2020). Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu, 29 Aralık 2020 tarih ve 9804 sayılı Karar Elektrik Piyasasında Dağıtım ve Perakende Satış Faaliyetlerine İlişkin Kalite Yönetmeliği, RG, Sayı 31349.
21. EPDK (2024). Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu, Strateji Geliştirme Dairesi Başkanlığı, Elektrik Piyasası 2023 Yılı Piyasa Gelişim Raporu, Ankara.
22. Gavade, R.K. (2014). Multi-Criteria Decision Making: An overview of different selection problems and methods. International Journal of Computer Science and Information Technologies, Vol. 5 (4), pp.5643-5646. Guler, D. and Yomralioglu, T.: GIS AND FUZZY AHP BASED AREA SELECTION FOR ELECTRIC VEHICLE CHARGING STATIONS, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-4, 249–252, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-249-2018, 2018.
23. Gono, R., Rusek, S. ve Kratky, M. (2007). Reliability Analysis of Distribution Networks.9.th international conference on Electrical Power, Quality and Utilisation, Barcelona, 9-11 October 2007.
24. Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag.
25. Jahanshahloo, G. R., Lotfi, F. H., Izadikhah, M. (2006). An Algorithmic Method to Extend TOPSIS for Decision-Making Problems with Interval Data. Applied Mathematics and Computation, 175 (2), 1375-1384.
26. Kagansky, S., Majak, J. ve Karjust, K. (2018). Fuzzy AHP as a tool for prioritization of key performance indicators, Procedia, 72, pp.1227-1232.
27. Karaoğlan, S., Şahin, S. (2016). DEMATEL ve AHP Yöntemleri ile İşletmelerin Satın Alma Problemine Bütünleşik Bir Yaklaşım, DSLR Kamera Örneği. İşletme Araştırmaları Dergisi, 8 (2), 359-375.,
28. Khan, M.R.Rotab, ve Darrab, İ.A. (2010). Development of Analytical relation between maintenance, quality and productivity. Journal of Quality in Maintenance Engineering Vol. 16 No. 4, 2010 pp. 341-353.
29. Kim, G., Park, C. S., Yoon, K. P. (1997). Identifying Investment Opportunities for Advanced Manufacturing Systems with Comparative-Integrated Performance Measurement. International Journal of Production Economics, 50 (1), 23-33.
30. Kumar, A., Sahb, B., Singhc, A.R. Deng, Y., Ye, H. Kumar, P., Bansal, R.C. (2017). A Review of Multi Criteria Decision Making (MCDM) towards Sustainable Renewable Energy Development. Renewable and Sustainable Energy Reviews Vol: 69, 596-609.
31. Lee, H.C., ve Chang, C.T. (2018). Comparative analysis of MCDM methods for ranking renewable energy sources in Taiwan.Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol: 92, 883-896.
32. Mercan, Y., ve Çetin, O. (2020). COPRAS ve VIKOR Yöntemleri ile BIST Elektrik Endeksindeki Firmalarının Finansal Performans Analizi. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 5(9), 123-139.
33. Metin, S., Yaman, S. ve Korkmaz, T. (2017). Finansal Performansın TOPSIS ve MOORA Yöntemleri İle Belirlenmesi: BİST Enerji Firmaları Üzerine Karşılaştırmalı Bir Uygulama. KSÜ Sosyal Bilimler Dergisi. 14(2), 371-394.
34. Ren, J. ve Dong, L. (2018). Evaluation of electricity supply sustainability and security: Multi-criteria decision analysis approach. Journal of Cleaner Production 172, pp. 438-453.
35. Saaty, T. L. (1997). That is not the analytic hierarchy process: What the AHP is and what it is not. Journal of Multi-Criteria decision analysis, 6(6).
36. Sağır, H., & Doğanalp, B. (2016). Bulanık Çok-Kriterli Karar Verme Perspektifinden Türkiye İçin Enerji Kaynakları Değerlendirmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(1), 233-256.
37. Shih, H. S., Shyur, H. J., & Lee, E. S. (2007). "An extension of TOPSIS for group decision making". Mathematical and Computer Modelling, 45(7-8), 801-813.
38. Sofyalıoglu, Ç. (2009). Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ile Uygun Altı Sigma Metodolojisinin Seçimi. Journal of Management & Economics, 16 (2), 1-17.
39. Solangi, A.Y., Tan, Q., Mirjat, N.H. ve Ali, S. (2019). Evaluating the strategies for sustainable energy planning in Pakistan: An integrated SWOT-AHP and Fuzzy-TOPSIS approach. Journal of Cleaner Production. Vol, 236, 117655.
40. Sönmez, F., Baysal, G., Baysal, İ.A., Bademcioğlu, M. (2022). BIST 100'de İşlem Gören Enerji Şirketlerinin TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performanslarının Belirlenmesi. PressAcademia Procedia, 16(1), 149-155.
41. TEDAŞ (2024a). Kurumsal Bilgi. http://www.tedas.gov.tr/Sayfalar/Hakkimizda.aspx adresinden 19.09.2024 tarihinde alınmıştır.
42. TEDAŞ (2024b). Elektrik Dağıtım Şirketleri. https://www.tedas.gov.tr/tr/1 Adresinden 12.12.2024 tarihinde alınmıştır.
43. TEDAŞ (2024c). TEDAŞ Ana Statü. https://www.tedas.gov.tr/FileUpload/MediaFolder/705e3588-4b6b-41e0-badb-c9024515b6bb.pdf Adresinden 20.09.2024 tarihinde alınmıştır.
44. Terzioğlu, M.K., Kurt, E.S, Yaşar, A. ve Köken, M. (2022). BİST100-Enerji Sektörü Finansal Performansı: SWARA-VIKOR ve SWARA-WASPAS. Alanya Akademik Bakış Dergisi6 (2), 2439-2455.
45. Tsaur, S-H., Chang, T-Y., Yen, C-H. (2002). The Evaluation of Airline Service Quality by Fuzzy MCDM. Tourism Management, 23 (2), 107-115.
46. Turan, G. (2015). İşletmeciler, Mühendisler ve Yöneticiler için Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. (Ed: Bahadır Fatih Yıldırım, Emrah Önder). Bursa: Dora.
47. Ustasüleyman, T. (2009). Bankacılık Sektöründe Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi: Ahs-Topsis Yöntemi. Bankacılar Dergisi, 69, 33-43.
48. Vaidya, O. S., Kumar, S. (2006). Analytic Hierarchy Process: An Overview of Applications. European Journal of Operational Research, 169 (1), 1-29.
49. Van Laarhoven, P. J., & Pedrycz, W. (1983). A fuzzy extension of Saaty's priority theory. Fuzzy sets and Systems, 11(1-3), 229-241.
50. WEF (2024). Global Risk Report 2024. https://www3.weforum.org/docs/WEF_The_Global_Risks_Report_2024.pdf Adresinden 19.09.2024 tarihinde alınmıştır.
51. Yılmaz, E. (2012). Bulanık AHP – VIKOR Bütünleşik Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 33 (2), 331-351.
52. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy Sets. Information and Control, 8(3), 338-353.
53. Zanakis, S. H., Solomon, A., Wishart, N., Dublish, S. (1998). Multi-Attribute Decision Making: A Simulation Comparison of Select Methods. European Journal of Operational Research, 107 (3), 507-529.
54. Ziemba, P. (2022). Energy Security Assessment Based on a New Dynamic Multi-Criteria Decision-Making Framework. Energies 2022, 15, 935.