Yıl: 2022 Cilt: 17 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 511 - 525 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.14744/MEGARON.2022.26097 İndeks Tarihi: 02-11-2022

Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi

Öz:
Son yıllarda ülkelerin politikaları yenilenebilir enerji üretimine yoğunlaşsa da dünya genelinde fosil yakıtlara bağımlılık oranı oldukça yüksektir. Yenilenebilir enerjiye artan ilgi, beraberinde ülkelerin yenilikçi enerji politikalarını çeşitlendirmiştir. Tek bir yenilenebilir enerji kaynağına bağlı üretim, toplam enerji talebi karşısında yetersiz kalmaktadır. Yenilenebilir kaynakların ikili veya daha fazla kullanımını içeren hibrit sistemler birden fazla enerji sistemini bir araya getirerek, bölgedeki enerji talebini karşılamakta ve ülkelerin enerji stratejisi için umut verici olmaktadır. Araştırma yenilenebilir enerjiye yönelimin artması gerektiği ve verimin sürekliliği açısından hibrit enerji sistemlerinin gerekliliğini savunmaktadır. Güneş enerji santrali ve rüzgar enerji santrali ana kaynakları, değişken ve kesikli olabilmektedir. Enerjinin sürdürülebilir olması açısından sürekli üretimin olduğu biyokütle enerji santralleri ile hibrit bir şekilde entegre edilmesi elektrik üretiminin sürekliliği açısından önemli bir alternatiftir. Araştırmanın amacı Türkiye’de rüzgar, güneş ve biyokütle enerji kaynaklarına dayalı hibrit enerji santralleri için potansiyel alanların belirlenmesinde bir yöntem önermektir. Bu kapsamda bilimsel bilgiye bakıştaki değişimle birlikte, çoklu karar vermeye yönelen kent planlama gelişimi açısından, uzlaşıyı esas alan VİKOR yöntemi ile potansiyel alanların önceliklendirilmesi ve sıralaması İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması (İBBS) Düzey 2’ye göre oluşturulmuştur. Kullanılan yöntemde değerlendirme kriterleri; ortalama rüzgar hızı değerleri (m/s), ortalama güneş ışınım değerleri (kWh/yıl), bitki, hayvan ve belediye atıklarının enerji eş değeri (TEP/yıl), karar alternatifleri ise 26 istatistiki bölgeyi kapsayacak şekilde matriks elde edilmiştir. Ayıca yenilenebilir enerji kaynaklarının mekânsal gelişimi, coğrafi bilgi sistemleri uygulamalarından olan ArcGIS yazılımı ile haritalandırılarak ortaya koyulmuştur. Çalışma sonucunda Türkiye’de hibrit enerji santrali bakımından en fazla potansiyele sahip TR52’de yer alan Konya-Karaman bölgesi olurken mevcut durumda güneş enerjisi, rüzgar enerjisi ve biyokütle kurulu güç bakımından da bu bölgenin ön sıralarda olduğu görülmektedir. Çalışmanın diğer önemli bir sonucu da mevcut kurulu güç alanları ile çalışmada benimsenen VİKOR yöntemi sonuçları arasında paralellik olması, yöntemin mekânsal planlama süreçlerinde uygulanabilir olduğunu ortaya koymaktadır.
Anahtar Kelime:

Methodology for spatial analysis of hybrid renewable energy potential

Öz:
The increasing growth trends in the urban population and the continuous transformation of management concepts in urban environments have led to an increasing need for integrated and interoperable systems to support and enable the intelligent management of complex systems in cities. The questions of the research; (i) What is the relationship between investment areas and potential areas for wind power plants (WPP), solar power plants (SPP) and biomass power plants (BPP) in Turkey? (ii) What are the regional priority areas for hybrid power plants based on WPP, SPP and BPP in the form?The aim of this article is to reveal the development of Turkey within the global policies that have necessarily evolved into hybrid energy production based on wind, solar and biomass, and to test a method for determining hybrid renewable energy potential areas. The study basically includes two stages. In the first stage, to present the general view and development, the installed power data according to the provinces from the annual reports of the Energy Market Regulatory Authority (EMRA) were mapped with the ArcMap 10.5 interface of ArcGIS software, which is one of the GIS system applications.In the second stage, VIKOR analysis, one of the MCDM methods, was performed to identify potential areas suitable for hybrid use. Accessibility of data, finding, collecting, and transforming the data set is an important step in studies carried out on indicators. Data for 81 provinces were obtained over the 2020 indicators regarding the determination of potential areas. For wind power plants, average wind speed; for solar power plant, average solar radiation times; for a biomass power plant, the amount of waste per capita and the energy equivalents of plant and animal wastes were obtained by requesting the General Directorate of Renewable Energy under the Ministry of Energy and Natural Resources. The data at this stage were transformed and priority areas were determined through numerical indicators.The limitations of this research, which reveal the empirical and methodological contribution, are listed in terms of energy type and scale. While the limitation in terms of energy type is hybrid systems based on wind, solar and biomass, in terms of scale, it covers the determination of potential areas in terms of strategic spatial planning. Within the scope of the study, the adoption of the VIKOR method includes the method to reveal the result based on consensus. In addition to providing this consensus, the method highlights the majority decision in terms of q=0.75 and q=1.00 values and reveals the minority group’s decisions in terms of q=0.25 and q=0.00 conditions. Since the main axis of the study is based on consensus, ranking according to q=0.50 conditions was taken as the basis for potential prioritisation. The results reveal TR52, TR33, TR62, TR72 and TR63 regions as first-order potential regions for hybrid power plants.The replacement of traditional central electricity grid infrastructures with hybrid energy systems will provide opportunities for the integration of renewable energy sources into such systems, as well as reduce energy losses. Such systems will facilitate and accelerate the transition to the energy cooperative system. In addition, it will positively affect the innovative development of countries by increasing the orientation to regional storage and production.Today, the understanding of urban planning has taken “consensus” as its main axis. The VİKOR method, in which multiple decision-making is at the forefront, also emerges as a method that supports the understanding of urban planning. The VIKOR method reveals important information to grasp the potential of renewable energy sources. In the study where hybrid potential areas were determined, TR52, TR33, TR62, TR72 and TR63 regions were in the first place as potential. This information can facilitate the transition of national energy and environmental development to sustainability by helping to establish a developmental vision for sustainable energy systems based on natural resources in the Strategic Spatial Planning process.When it comes to an energy policy developed with plans, the questions for whom, how much, where, what type of resource, how it will be managed, how it will be shared and how it will be distributed remain in the void. In this context, the fact that the VİKOR method answers these questions and is based on multiple decision-making in terms of the answers reveals that it can be used in planning processes.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Adıgüzel, F. (2010). CBS uygulamaları II. İstanbul Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi.
  • Afgan, N. H., & Carvalho, M. G. (2008). Sustainability assessment of a hybrid energy system. Energy Policy, 36(8), 2903–2910. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.03.040
  • Aktaş, R., Doğanay, M. M., Gökmen, Y., Gazibey, Y., & Türen, U. (2015). Sayısal karar verme yöntemleri (Cilt 1.). Beta Yayıncılık.
  • Ayçin, E. (2020). Çok kriterli karar verme: bilgisayar uygulamalı çözümler. Nobel Yayıncılık.
  • Baban, S. M. J., & Parry, T. (2001). Developing and applying a gıs-assisted approach to locating wind farms in the UK. Renewable Energy, 24(1), 59–71. https://doi. org/10.1016/S0960-1481(00)00169-5
  • Bagheri, M., Shirzadi, N., Bazdar, E., & Kennedy, C. A. (2018). Optimal planning of hybrid renewable energy infrastructure for urban sustainability: Green Vancouver. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 95(July), 254–264. https://doi.org/10.1016/j. rser.2018.07.037
  • Charabi, Y., & Abdul-Wahab, S. (2020). The optimal sizing and performance assessment of a hybrid renewable energy system for a mini-gird in an exclave territory. AIMS Energy, 8(4), 669–685. https://doi. org/10.3934/ENERGY.2020.4.669
  • Chen, C. W., Liao, C. Y., Chen, K. H., & Chen, Y. M. (2015). Modeling and controller design of a semiisolated multiinput converter for a hybrid pv/wind power charger system. IEEE Transactions on Power Electronics, 30(9), 4843-4853.
  • Deveci, K., & Güler, Ö. (2020). A CMOPSO based multi-objective optimization of renewable energy planning: Case of Turkey. Renewable Energy, 155, 578–590. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.03.033
  • Diaz-Cuevas, P., Biberacher, M., Dominguez-Bravo, J., & Schardinger, I. (2018). Developing a wind energy potential map on a regional scale using gıs and multi-criteria decision methods: The Case of Cadiz (south of Spain). Clean Technologies and Environmental Policy, 20(6), 1167–1183. https://doi. org/10.1007/s10098-018-1539-x
  • International Energy Agency (IEA). (2021). World energy outlook 2021. Fransa, IRENA. www.iea.org/weo (erişim tarihi: 15.03.2022).
  • Ioannou, K., Tsantopoulos, G., Arabatzis, G., Andreopoulou, Z., & Zafeiriou, E. (2018). A spatial decision support system framework for the evaluation of biomass energy production locations: Case study in the regional unit of Drama, Greece. Sustainability (Switzerland), 10(2). https://doi.org/10.3390/su10020531
  • International Renewable Energy Agency (IRENA). (2022). Energy Profile. Fransa, IRENA. https://www.irena. org/IRENADocuments/Statistical_Profiles/Eurasia/ Turkey_Eurasia_RE_SP.pdf (erişim tarihi: 15.03.2022)
  • Keleş, R. (2019). 100 soruda çevre, çevre sorunları ve çevre politikası (3 b.). Yakın Kitabevi.
  • Kılıç, S. (2015). Modern toplumda çevre bilinci üzerine düşünceler. A. Çoban (Dü.) içinde, Yerel Yönetim, Kent ve Ekoloji (s. 161-227). İmge Kitabevi.
  • Kırcalı, Ş., & Selim, S. (2021). Site suitability analysis for solar farms using the geographic information system and multi-criteria decision analysis: The case of Antalya, Turkey. Clean Technologies and Environmental Policy, 23(4), 1233–1250. https://doi. org/10.1007/s10098-020-02018-3
  • Latinopoulos, D., & Kechagia, K. (2015). A GIS-based multi-criteria evaluation for wind farm site selection. a regional scale application in Greece. Renewable Energy, 78, 550–560. https://doi.org/10.1016/j. renene.2015.01.041
  • Lee, A. H. I., Lin C. Y., Kang H. Y., & Lee W. H. (2012) An ıntegrated performance evaluation model for the photovoltaics ındustry. Energies, 5, 1271-1291. https://doi.org/10.3390/en5041271.
  • Manwell, J. (2004). Hybrid energy systems. Encyclopedia of Energy, 3, 215–229. https://doi. org/10.1201/9781003159421
  • Noon, C. E., & Daly, M. J. (1996). GIS-based biomass resource assessment with BRAVO. Biomass and Bioenergy, 10(2–3), 101–109. https://doi. org/10.1016/0961-9534(95)00065-8
  • Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455. https://doi. org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
  • Renewable Energy Policy Network for the 21st Century (REN21). (2021). Renewables 2020 global status report, Paris, REN21 Secretariat, https://www.ren21. net/wpcontent/uploads/2019/05/gsr_2020_full_report_en.pdf (erişim tarihi: 29.01.2021)
  • Shorabeh, S. N., Samany, N. N., Minaei, F., Firozjaei, H. K., Homaee, M., & Boloorani, A. D. (2022). Developing a decision model based on decision tree and particle swarm optimization algorithms to identify optimal locations for solar power plants construction in Iran. Renewable Energy, 187, 56–67. https://doi. org/10.1016/j.renene.2022.01.011
  • T.C. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu (EPDK). (2021). Enerji piyasası yıllık sektör raporu. Ankara, EPDK. https://www.epdk.gov.tr/Detay/Icerik/3-0-24/elektrikyillik-sektor-raporu (erişim tarihi:04.12.2021)
  • T.C. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu (EPDK). (2022). Elektrik piyasası 2021 yılı piyasa gelişim raporu. Ankara, EPDK. https://www.epdk.gov.tr/Detay/Icerik/3-0-24/elektrikyillik-sektor-raporu (erişim tarihi: 04.04.2022)
  • Tekeli, İ. (2018). Scientific knowledge and decision-making in planning. A. Eraydin, & K. Frey in, Politics and conflict in governance and planning (p. 276). New York, Routledge
  • Tempa, U., & Singh, J. G. (2020). Assessment of solar energy potential using GIS and AHP approach: A case study of Bumthang Valley. 2020 International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ICE3-2020), 705–710.
  • Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) (2021). Sera gazı emisyon istatistikleri. Ankara,TÜİK. https://data.tuik. gov.tr/Bulten/Index?p=Greenhouse-Gas-Emisions-Statistics-1990-2019-37196. (erişim tarihi 15.03.2022).
  • United Nations(UN). (2022). COP26. USA, UN. https://ukcop26.org/wpcontent/uploads/2021/07/COP26-Ex plained.pdf (erişim tarihi: 15.03.2022)
  • Urban, F., Benders, R. M. J., & Moll, H. C. (2007). Modelling energy systems for developing countries. Energy Policy, 35(6), 3473–3482. https://doi.org/10.1016/j. enpol.2006.12.025
  • Van Haaren, R., & Fthenakis, V. (2011). GIS-based wind farm site selection using spatial multi-criteria analysis (SMCA): Evaluating the case for New York State. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15(7), 3332–3340. https://doi.org/10.1016/j. rser.2011.04.010
  • Villacreses, G., Gaona, G., Martinez-Gomez, J., & Jijon, D. J. (2017). Wind farms suitability location using geographical ınformation system (GIS), based on multi-criteria decision making (MCDM) methods: The case of continental Ecuador. Renewable Energy, 109, 275–286. https://doi.org/10.1016/j. renene.2017.03.041
  • Wu, Y., Tao, Y., Zhang, B., Wang, S., Xu, C., & Zhou, J. (2020). A decision framework of offshore wind power station site selection using a PROMETHEE method under intuitionistic fuzzy environment: A case in China. Ocean and Coastal Management, 184(October 2019), 1–16. https://doi.org/10.1016/j. ocecoaman.2019.105016
  • Xu, Y., Li, Y., Zheng, L., Cui, L., Li, S., Li, W., & Cai, Y. (2020). Site selection of wind farms using GIS and multi-criteria decision making method in Wafangdian, China. Energy, 207, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118222.
  • Yorkan, A. (2009). Avrupa Birliği’nin enerji politikası ve Türkiye’ye etkileri. Bilge Strateji, 1(1), 24–39. https:// dergipark.org.tr/en/pub/bs/issue/3809/51065
  • Yousefi, H., Hafeznia, H., & Yousefi-Sahzabi, A. (2018). Spatial Site selection for solar power plants using a Gis-based Boolean-Fuzzy Logic Model: A case study of Markazi Province, Iran. Energies, 11(7), 1–18. https://doi.org/10.3390/en11071648
  • Yue, C. D., & Wang, S. S. (2006). GIS-based evaluation of multifarious local renewable energy sources: A case study of the Chigu Area of Southwestern Taiwan. Energy Policy, 34(6), 730–742. https://doi. org/10.1016/j.enpol.2004.07.003
APA Şekeroğlu A, erol d (2022). Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi. , 511 - 525. 10.14744/MEGARON.2022.26097
Chicago Şekeroğlu Ahmet,erol demet Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi. (2022): 511 - 525. 10.14744/MEGARON.2022.26097
MLA Şekeroğlu Ahmet,erol demet Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi. , 2022, ss.511 - 525. 10.14744/MEGARON.2022.26097
AMA Şekeroğlu A,erol d Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi. . 2022; 511 - 525. 10.14744/MEGARON.2022.26097
Vancouver Şekeroğlu A,erol d Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi. . 2022; 511 - 525. 10.14744/MEGARON.2022.26097
IEEE Şekeroğlu A,erol d "Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi." , ss.511 - 525, 2022. 10.14744/MEGARON.2022.26097
ISNAD Şekeroğlu, Ahmet - erol, demet. "Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi". (2022), 511-525. https://doi.org/10.14744/MEGARON.2022.26097
APA Şekeroğlu A, erol d (2022). Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi. Megaron, 17(3), 511 - 525. 10.14744/MEGARON.2022.26097
Chicago Şekeroğlu Ahmet,erol demet Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi. Megaron 17, no.3 (2022): 511 - 525. 10.14744/MEGARON.2022.26097
MLA Şekeroğlu Ahmet,erol demet Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi. Megaron, vol.17, no.3, 2022, ss.511 - 525. 10.14744/MEGARON.2022.26097
AMA Şekeroğlu A,erol d Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi. Megaron. 2022; 17(3): 511 - 525. 10.14744/MEGARON.2022.26097
Vancouver Şekeroğlu A,erol d Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi. Megaron. 2022; 17(3): 511 - 525. 10.14744/MEGARON.2022.26097
IEEE Şekeroğlu A,erol d "Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi." Megaron, 17, ss.511 - 525, 2022. 10.14744/MEGARON.2022.26097
ISNAD Şekeroğlu, Ahmet - erol, demet. "Hibrit yenilenebilir enerji potansiyelinin mekânsal analizi i̇çin yöntem önerisi". Megaron 17/3 (2022), 511-525. https://doi.org/10.14744/MEGARON.2022.26097