Türkiye'nin 2023 yılında  toplam elektrik enerjisi talebini karşılamak için optimum güneş enerjisi seçeneğinin araştırılması
Investigation of the optimum solar energy preference of Turkey in order to meet total electricity demand in 2023
Yazar: NURİ ŞİŞMAN
Danışman: PROF. DR. HAYDAR ARAS
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Enerji Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Enerji = Energy ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Güneş enerjisi santrali = Solar energy plant ; Güneş enerjisi sistemleri = Solar energy systems ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy ; Yenilenebilir enerji kaynakları = Renewable energy resources

Özet:
Enerji tüketimi ülkelerin sosyal ve ekonomik kalkınmasının en önemli göstergelerinden birisidir. Enerji ihtiyacı, tüketim sektörlerinin büyümesi ve gelişmesine bağlı olarak artmaktadır. Bu çalışmanın amacı Türkiye'nin artan enerji ihtiyacı sonucu 2023 yılında oluşacak enerji açığını güneş enerjisi kullanılarak karşılanması için çözüm önerileri sunmaktır. Çalışmada ilk olarak, Türkiye'nin yapacağı enerji çalışmaları ve yatırımlarında doğru ve yeterli kararlar alabilmesi için tahmin modelleri incelenerek en uygun tahmin modelinin oluşturulması amaçlanmıştır. Sonrasında Türkiye'nin tüm illeri için kurulu güç dağılımı ve üretim tüketim oranları  incelenmiştir. 
Türkiye'nin il bazında enerji potansiyeli belirlendikten sonra Türkiye'nin 2023 yılına kadar ihtiyaç duyacağı elektrik enerjisi tüketimi Yapay Sinir Ağları yaklaşımı kullanılarak tahmin edilmek üzere Türkiye'ye özgü bir model kurulmuştur. Literatür çalışmaları dikkate alınırsa enerji tüketiminde çoğunlukla kullanılan bağımsız değişkenler nüfus, GSYİH, ihracat, ithalat değişkenleri vb.'dir. Bu çalışmada ise daha önce elektrik enerji tahmin modellerinde kullanılmayan cep telefonu abone sayısı, doğurganlık oranı, kişi başına ekilebilir arazi gibi değişkenlerinin elektrik enerji tüketimine etkileyen değişkenler arasında anlamlı olup olmadığı araştırılmış ve geliştirilen modele dahil edilmiştir. Bu kapsamda çalışmanın özgün olduğu söylenebilir.  Tahminleme yapılırken 1975-2016 yılları arasındaki tüketim verileri kullanılarak, 2017'den  2023 yılına kadar elektrik enerjisine olan talebin tahmini yapılmıştır. Tahminlemede,  ekonomik ve sosyal göstergelere dayalı iki farklı senaryo geliştirilmiş ve bunların sonuçları incelenmiştir. Oluşturulan bu seneryolara göre 2023 yılı için tahmin edilen enerji açığının güneş enerjisi ile çözümlenebilmesi için gerekli çatı alanı ve yatırım maliyetleri il bazında çıkarılmıştır. 
Çalışmaya ek olarak güneş enerjisinin kullanım verimliliğini artırmak için TRIZ yöntemi kullanılarak güneş enerjisinin kullanımı artırılmaya yönelik çözüm önerileri sunulmuştur. Bu çözüm önerilerinin sonucunda  fotovoltaik güneş panellerinin daha verimli kullanılması için bina üzerine konumlandırılan açılı döner güneş çatısı ile ilgili patent başvurusunda bulunulmuştur.

Abstract:
Energy consumption is one of the most important indicators of social and economic development of individual countries. Power demand is increasing in parallel to the growth and development of energy consuming industries. The aim of this study is to propose a solution for Turkey to meet the power deficit that is anticipated to occur by the year 2023 due to increasing demand, by using solar energy. Firstly, forecasting models are examined  with a view to developing the most appropriate forecasting model to be used in energy studies in order to make sound and feasible investment decisions in Turkey. After this step,  installed power distribution, consumption and generation rates were analysed for  each individual province in Turkey.
After determining the energy potential for all provinces of Turkey, a model is developed specifically for Turkey, by using Artificial Neural Networks approach to forecast the electrical energy consumption of Turkey until 2023. Independent variables such as the population, GDP as well as import and export data are mainly used in the literature to forecast energy consumption. The significance of the impact of variables such as number of gsm subscribers, fertility rate and cultivated land per capita, which have not been used in energy forecasting models previously, on electric energy consumption, was analyzed in this study. This study is unique to this end. When making the forecasts, the demand for electricity from 2017 to 2023 is estimated using the consumption data from 1975-2016. Two different scenarios were developed based on economic and social indicators and the results of these scenarios are analyzed for forecasting purposes. Roof space requirements and invesment costs have been calculated on individual province basis for meeting the energy deficit with solar energy. 
Additionally, solutions for increasing the efficiency of solar energy usage has been presented by using TRIZ method. As a result of these recommendations, a patent application has been filed for an angled rotating solar roof positioned buildings for more efficient use of photovoltaic solar panels.