Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

BULANIK AHP YÖNTEMİ İLE YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞI SEÇİMİ

Yıl 2020, Sayı: 19, 127 - 150, 28.04.2020

Aygülen Kayahan Karakul

https://doi.org/10.29029/busbed.640162
Cited By: 2

Öz

Bu çalışmada Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi yöntemi kullanılarak Türkiye’deki yenilenebilir enerji kaynakları arasında, belirli kriterlere göre öncelik sıralaması yapılmıştır. Araştırmanın kriterleri yenilenebilir enerji alanında etkin olan teknik, ekonomik, çevresel ve sosyal başlıkları altındaki 12 alt kriter, alternatifleri ise biyokütle, güneş, hidrolik, jeotermal ve rüzgâr enerjileridir. Enerji alanındaki çok kriterli karar verme problemlerinde karar vericilerin seçimlerinin sayısallaştırılması bulanık mantık ilkeleri ile daha iyi sağlanabilmektedir. Çalışmada enerji kaynaklarının değerlendirilmesinde Üçgensel Bulanık Sayılara dayalı, Bulanık AHP yöntemi kullanılmış, kriterler de maliyet odaklılıktan ziyade, sürdürülebilir kalkınmanın bir parçası olarak yeşil-çevre odaklı anlayışla oluşturulmuştur. Alternatiflerin bulanık ağırlıklarının sıralanması hem Kwong-Bai, hem de Kareli Ortalama yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Araştırma sonucunda ele alınan kriterlere göre öncelik sıralaması güneş enerjisi, hidrolik enerji, rüzgâr enerjisi, biokütle enerjisi ve jeotermal enerji olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Bulanık AHP Üçgensel Bulanık Sayılar Yenilenebilir Enerji Kaynakları

Kaynakça

  • ABDEL-KADER, M. ve DUGDALE D. (2001). Evaluating Investments in Advanced Manufacturing Technology: A Fuzzy Set Theory Approach. British Accounding Rewiev, 33, pp. 455-489.
  • ARAS, H., ERDOĞMUŞ, Ş. ve KOÇ, E. (2004). Multi-Criteria Selection for a Wind Observation Station Location Using Analytic Hierarchy Process. Renewable Energy, 29, ss. 1383–1392.
  • BAYKAL, N. ve BEYAN, T. (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
  • BECCALI, M., CELLURA, M. ve ARDENTE, D. (1998). Decision Making in Energy Planning: The Electre Multicriteria Analysis Approach Compared to A Fuzzy-Sets Methodology. Energy Convers. Mgmt Vol. 39, No. 16-18, pp. 1869-1881.
  • BECCALİ, M., CELLURA, M. ve MİSTRETTA, M. (2003). Decision Making in Energy Planning: Application of the Electre Methd at Regional Level for the Diffusion of Renewable Energy Technology. Renewable Energy 28. ss. 2063-2087.
  • CARRION, J.A., ESTRELLA, A.E., DOLS, F.A., TORO, M.Z., RODRIGUEZ, M. ve RIDAO, A.R. (2008). Environmental Decision-Support Systems Forevaluating The Carrying Capacity Of Land Areas:Optimal Site Selection For Grid-Connected Photovoltaic Power Plants. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12,ss. 2358–2380.
  • CHATZIMOURATİDİS, A.I. ve PILAVACHI, P.A. (2008). Multicriteria Evaluation of Power Plants Impact on the Living Standard Using the Analytic Hierarchy Process. Energy Policy, 36.ss. 1074–1089.
  • CHANG, D.Y. (1996). Applications of the Extent Analysis Method on Fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95(3), pp. 649-655.
  • ERDOĞDU, E. (2007). Electricity demand analysis using cointegration and ARIMA modelling:A case study of Turkey. Energy Policy, 35,1129–1146.
  • ETKB (2017). Dünya ve Türkiye Enerji ve Tabi Kaynaklar Görünümü. https://www.enerji.gov.tr › File › Documents › Sayi_15.
  • GÖKSU, A. ve GÜNGÖR, İ.(2008). Bulanık Analitik Hiyerarşi Proses ve Üniversite Tercih Sıralamasında Uygulanması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C.13, S.3 s.1-26.
  • HDR (2018). Human Development Report 2018-Renewable Energy Consumption. http://hdr.undp.org/en/indicators/137506 Adresinden 13.09.2019 tarihinde alınmıştır.
  • HEO, E., KIM, J. ve BOO, K.J. (2010). Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP. Renewable and Sustainable Energy Reviews 14.ss 2214–2220.
  • KARACA, C. ve ULUTAŞ, A. (2018). Entropi ve Waspas Yöntemleri Kullanarak Türkiye için Uygun Yenilenebilir Enerji Kaynağının Seçimi. Ege Akademik Bakış, Cilt 18, Sayı3.ss 483-494.
  • KAYA, T. ve KAHRAMAN, C. (2010). Multicriteria Renewable Energy Planning Using an Integrated Fuzzy VIKOR & AHP Methodology: The Case of Istanbul. Energy, 35, ss.2517-2527.
  • KOÇ, E. (2019). Uluslararası Tedarikçi Seçim Probleminde Bulanık Dematel Yönteminin Kullanımı. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Cilt: 9, sayı: 17. ss.339-355.
  • KWONG, C.K. ve BAİ, H. (2003). Determining the Importance Weights on the Customer Requirements in QFD Using a Fuzzy AHP with an Extent Analysis Approach. IIE Transactions, 35, pp.619-626.
  • LIOU, T.S. ve WANG, M.J.J. (1992). Ranking Fuzzy Numbers with Integral Value. Fuzzy Sets and Systems, 50(3), pp. 247-255.
  • T.C. CUMHURBAŞKANLIĞI, STRATEJİ VE BÜTÇE BAŞKANLIĞI.(2019). Onbirinci Kalkınma Planı. http://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2019/07/OnbirinciKalkinmaPlani.pdf Adresinden 28.10.2019 tarihinde alınmıştır.
  • ÖZCAN, E.C., ÜNLÜSOY,S. ve EREN, T. (2017). ANP ve TOPSIS Yöntemleriyle Türkiye'de Yenilenebilir Enerji Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesi. SUJEST, v.5, n.2.pp. 204-219.
  • ÖZCAN, E.C. ve EROL, S. (2014). “A Multi-Objective Mixed Integer Linear Programming Model for Energy Resource Allocation Problem: The Case of Turkey”, Gazi University Journal of Science, Vol. 27(4), SS. 1157-1168.
  • SAATY T.L. ve VARGAS,L.G. (2001).Models, Methods Concepts & Applications. of the Analytic Hierachy Process. Kluwer Academic Publishers, Boston.
  • SAĞIR, H. ve DOĞANALP, B. (2016). Bulanık Çok-Kriterli Karar Verme Perspektifinden Türkiye İçin Enerji Kaynakları Değerlendirmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı:11, ss.233-256.
  • STAM, A., MİNGHE, S. ve HAİNES, M., (1996). Artificial Neural Network Representations for Hierarchical Preference Structures. Computers and Operations Research, 23(12), pp.1191 -1201.
  • ŞEN, Z. (2003). Modern Mantık. İstanbul: Bilge Kültür Sanat.
  • TATLI, H. ve KOÇ, B. (2018). Enerji Tüketimi ve Enerji Fiyatları Bağlamında Türkiye’nin OECD Ülkeleri İçindeki Yeri. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Cilt: 8 Sayı: 15, ss. 353-375.
  • UYSAL, F. (2011). Türkiye’de Yenilenebilir Enerji Alternatiflerinin Seçimi İçin Graf Teori ve Matris Yaklaşım. Ekonometri ve İstatistik Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması, İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı)23-40.
  • YAKICI-AYAN, T. ve PABUŞÇU, H. (2013). Yenilenebilir Enerji Kaynakları Yatırım Projelerinin Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt:18, Sayı:3, s.89-110.
  • WECK, M., KLOCKE, F., SCHELL, H., R ve RÜENAUVER, E.(1997).Evaluating Alternative Production Cycles Using the Extended Fuzzy AHP Method. European Journal of Operational Research 100(2), 351 -366.
  • WANG, J.J., JING, Y.Y., ZHANG C.F. ve ZHAO, J.H. (2009). Review on Multi-Criteria Decision Analysis Aid in Sustainable Energy Decision-Making. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13, ss. 2263-2278.
  • XİAOHUA, W. ve ZHENMIN, F. (2002). Sustainable Development of Rural Energy and its mAppraising System in China. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 6 (2002) 395–404.
  • YEGM, (2019). Yenilenebilir Enerji. http://www.yegm.gov.tr/yenilenebilir.aspx Adresinden 13.09.2019 tarihinde alınmıştır.

SELECTION OF RENEWABLE ENERGY SOURCE USING FUZZY AHP METHOD

Yıl 2020, Sayı: 19, 127 - 150, 28.04.2020

Aygülen Kayahan Karakul

https://doi.org/10.29029/busbed.640162
Cited By: 2

Öz

In this study renewable energy sources in Turkey are prioritized by using fuzzy Analytical Hierarchy Process according to defined criteria. The 12 sub criteria that can be grouped under the titles of technical, economic, environmental and social has been considered among the effective ones in the renewable energy field. The alternatives of research are biomass, solar, wind, hydraulic and geothermal energy sources. The quantification of linguistic terms perform better with fuzzy logic in decision making problems for energy field. The fuzzy Analytical Hierarchy Process based on the Triangular Fuzzy Numbers is used in the research. The criteria are determined by the green environmental perspective as a part of sustainable development. Both Kwong-Bai and Quadratic Mean Methods was used to de-fuzzification of weights of alternatives. As the result of both methods, the order of priority of alternatives was obtained as solar, hydraulic, wind, biomass and geothermal respectively.

Anahtar Kelimeler

Fuzzy AHP Renewable Energy Sources Triangular Fuzzy Numbers

Kaynakça

  • ABDEL-KADER, M. ve DUGDALE D. (2001). Evaluating Investments in Advanced Manufacturing Technology: A Fuzzy Set Theory Approach. British Accounding Rewiev, 33, pp. 455-489.
  • ARAS, H., ERDOĞMUŞ, Ş. ve KOÇ, E. (2004). Multi-Criteria Selection for a Wind Observation Station Location Using Analytic Hierarchy Process. Renewable Energy, 29, ss. 1383–1392.
  • BAYKAL, N. ve BEYAN, T. (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
  • BECCALI, M., CELLURA, M. ve ARDENTE, D. (1998). Decision Making in Energy Planning: The Electre Multicriteria Analysis Approach Compared to A Fuzzy-Sets Methodology. Energy Convers. Mgmt Vol. 39, No. 16-18, pp. 1869-1881.
  • BECCALİ, M., CELLURA, M. ve MİSTRETTA, M. (2003). Decision Making in Energy Planning: Application of the Electre Methd at Regional Level for the Diffusion of Renewable Energy Technology. Renewable Energy 28. ss. 2063-2087.
  • CARRION, J.A., ESTRELLA, A.E., DOLS, F.A., TORO, M.Z., RODRIGUEZ, M. ve RIDAO, A.R. (2008). Environmental Decision-Support Systems Forevaluating The Carrying Capacity Of Land Areas:Optimal Site Selection For Grid-Connected Photovoltaic Power Plants. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12,ss. 2358–2380.
  • CHATZIMOURATİDİS, A.I. ve PILAVACHI, P.A. (2008). Multicriteria Evaluation of Power Plants Impact on the Living Standard Using the Analytic Hierarchy Process. Energy Policy, 36.ss. 1074–1089.
  • CHANG, D.Y. (1996). Applications of the Extent Analysis Method on Fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95(3), pp. 649-655.
  • ERDOĞDU, E. (2007). Electricity demand analysis using cointegration and ARIMA modelling:A case study of Turkey. Energy Policy, 35,1129–1146.
  • ETKB (2017). Dünya ve Türkiye Enerji ve Tabi Kaynaklar Görünümü. https://www.enerji.gov.tr › File › Documents › Sayi_15.
  • GÖKSU, A. ve GÜNGÖR, İ.(2008). Bulanık Analitik Hiyerarşi Proses ve Üniversite Tercih Sıralamasında Uygulanması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C.13, S.3 s.1-26.
  • HDR (2018). Human Development Report 2018-Renewable Energy Consumption. http://hdr.undp.org/en/indicators/137506 Adresinden 13.09.2019 tarihinde alınmıştır.
  • HEO, E., KIM, J. ve BOO, K.J. (2010). Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP. Renewable and Sustainable Energy Reviews 14.ss 2214–2220.
  • KARACA, C. ve ULUTAŞ, A. (2018). Entropi ve Waspas Yöntemleri Kullanarak Türkiye için Uygun Yenilenebilir Enerji Kaynağının Seçimi. Ege Akademik Bakış, Cilt 18, Sayı3.ss 483-494.
  • KAYA, T. ve KAHRAMAN, C. (2010). Multicriteria Renewable Energy Planning Using an Integrated Fuzzy VIKOR & AHP Methodology: The Case of Istanbul. Energy, 35, ss.2517-2527.
  • KOÇ, E. (2019). Uluslararası Tedarikçi Seçim Probleminde Bulanık Dematel Yönteminin Kullanımı. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Cilt: 9, sayı: 17. ss.339-355.
  • KWONG, C.K. ve BAİ, H. (2003). Determining the Importance Weights on the Customer Requirements in QFD Using a Fuzzy AHP with an Extent Analysis Approach. IIE Transactions, 35, pp.619-626.
  • LIOU, T.S. ve WANG, M.J.J. (1992). Ranking Fuzzy Numbers with Integral Value. Fuzzy Sets and Systems, 50(3), pp. 247-255.
  • T.C. CUMHURBAŞKANLIĞI, STRATEJİ VE BÜTÇE BAŞKANLIĞI.(2019). Onbirinci Kalkınma Planı. http://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2019/07/OnbirinciKalkinmaPlani.pdf Adresinden 28.10.2019 tarihinde alınmıştır.
  • ÖZCAN, E.C., ÜNLÜSOY,S. ve EREN, T. (2017). ANP ve TOPSIS Yöntemleriyle Türkiye'de Yenilenebilir Enerji Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesi. SUJEST, v.5, n.2.pp. 204-219.
  • ÖZCAN, E.C. ve EROL, S. (2014). “A Multi-Objective Mixed Integer Linear Programming Model for Energy Resource Allocation Problem: The Case of Turkey”, Gazi University Journal of Science, Vol. 27(4), SS. 1157-1168.
  • SAATY T.L. ve VARGAS,L.G. (2001).Models, Methods Concepts & Applications. of the Analytic Hierachy Process. Kluwer Academic Publishers, Boston.
  • SAĞIR, H. ve DOĞANALP, B. (2016). Bulanık Çok-Kriterli Karar Verme Perspektifinden Türkiye İçin Enerji Kaynakları Değerlendirmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı:11, ss.233-256.
  • STAM, A., MİNGHE, S. ve HAİNES, M., (1996). Artificial Neural Network Representations for Hierarchical Preference Structures. Computers and Operations Research, 23(12), pp.1191 -1201.
  • ŞEN, Z. (2003). Modern Mantık. İstanbul: Bilge Kültür Sanat.
  • TATLI, H. ve KOÇ, B. (2018). Enerji Tüketimi ve Enerji Fiyatları Bağlamında Türkiye’nin OECD Ülkeleri İçindeki Yeri. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Cilt: 8 Sayı: 15, ss. 353-375.
  • UYSAL, F. (2011). Türkiye’de Yenilenebilir Enerji Alternatiflerinin Seçimi İçin Graf Teori ve Matris Yaklaşım. Ekonometri ve İstatistik Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması, İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı)23-40.
  • YAKICI-AYAN, T. ve PABUŞÇU, H. (2013). Yenilenebilir Enerji Kaynakları Yatırım Projelerinin Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt:18, Sayı:3, s.89-110.
  • WECK, M., KLOCKE, F., SCHELL, H., R ve RÜENAUVER, E.(1997).Evaluating Alternative Production Cycles Using the Extended Fuzzy AHP Method. European Journal of Operational Research 100(2), 351 -366.
  • WANG, J.J., JING, Y.Y., ZHANG C.F. ve ZHAO, J.H. (2009). Review on Multi-Criteria Decision Analysis Aid in Sustainable Energy Decision-Making. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13, ss. 2263-2278.
  • XİAOHUA, W. ve ZHENMIN, F. (2002). Sustainable Development of Rural Energy and its mAppraising System in China. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 6 (2002) 395–404.
  • YEGM, (2019). Yenilenebilir Enerji. http://www.yegm.gov.tr/yenilenebilir.aspx Adresinden 13.09.2019 tarihinde alınmıştır.
Toplam 32 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Aygülen Kayahan Karakul 0000-0002-8310-1709

Yayımlanma Tarihi 28 Nisan 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020Sayı: 19

Kaynak Göster

APA Kayahan Karakul, A. (2020). BULANIK AHP YÖNTEMİ İLE YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞI SEÇİMİ. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(19), 127-150. https://doi.org/10.29029/busbed.640162

Cited By

Pisagor Bulanık Küme Ortamında Yenilenebilir Enerji Kaynağı Seçimi
ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.46740/alku.1420828
Genişletilmiş Analiz Yöntemine Dayalı Bulanık AHP ve TOPSIS Yöntemi ile Danışmanlık Sektöründe Sunulan Hizmetlerin Değerlendirilmesi
Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD)
https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.1231038
 Kapak Resmi İndir
Creative Commons Lisansı