Türkiye enerji planlaması için çok ölçütlü bir model önerisi
A multiple-criteria model suggestion for Turkey energy planning
Yazar: ABİT BALIN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HAYRİ BARAÇLI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Toplumsal gelişmeye esas teşkil eden çok önemli bir dayanak olan enerji, çevresel bir etken olarak da insanoğlunun hayatta kalması ve gelişmesi için yaşamsal bir role sahiptir. Dünyanın temel enerji kaynağındaki fahiş fiyat artışı ve Türk ekonomisinin hızlı gelişimi ile birlikte Türkiye'nin enerji tüketimi büyük bir sorun haline gelmiştir. 
Bu durumu ortadan kaldırmak için gelecekle alakalı doğru tahminler yapmamızı sağlayacak karar verme süreçleri oluşturmak zorunluluğu da ortaya çıkmaktadır. Doğru tahminler; taahhütleri, üretimleri ve bakım planlamaları gibi konularda kurumlara çok büyük yardımlar sağlayabilir. Bu nedenle kurumların gelecek ile ilgili talepleri, doğruya en yakın bir şekilde önceden görme ihtiyacı duymaktadır. Gelecekle ilgili karar vermek Birçok belirsizliği içerdiğinden, bu kararları uygulamak oldukça zordur. Düzenli bir veri yönetim metodu olan Yapay Sinir Ağları enerji talebi tahmininde oldukça popülerdir. Bu çalışmada, alternatif bir yaklaşım olarak Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) önerilmektedir.
Gelecek ile alakalı gerekli enerji miktarının bilinir olması aynı zamanda, Türkiye'nin hangi enerji kaynaklarını nasıl kullanacağı konusunda belirli çalışmalar yapmayı da gerektiriyor. Bu nedenle, karar vericilerin seçim kriterlerinin göreceli önemi konusundaki görüşleri tip-2 bulanık kümelere dayalı bulanık bir Analitik Hiyerarşi Sürecii (AHP) kullanılarak belirlenmiş ve en iyi enerji alternatiflerini sıralamak için tip-2 aralıklı TOPSIS metoduna dayalı bulanık çok kriterli karar verme metodolojisi kullanılmiştır. Bu çalışmada, tip-2 bulanık kümeler, gerçek dünya uygulamalarının belirsizliğini ve bulanıklığını temsil etmede daha fazla serbestlik derecesi sağladığından dolayı kullanılmıştır.
Türkiye'nin enerji talebini tahmin etmek için Yapay Sinir Ağı (ANN) ve bulanık mantık (FL) metotlarını birleştiren ANFIS metodu tahmin aracı olarak incelenmektedir. Önerilen model, Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığından elde edilen ve Temel Bileşenler Analiz (TBA) metodu ile işlenmiş veri setlerini ANFIS uygulamasını kullanarak Enerji talebini tahmin etmektedir. ANFİS metodu ile elde edilen sonuçların doğruluğu üzerinde etkin performan gösterdiği ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, ANFIS modeli enerji tahminlemede etkin bir alternatif yöntem olarak kabul edilebilir olmuştur. Son olarak, uzun dönemli enerji tahminlerinde model kullanılmış ve elde dilen sonuçlar yorumlanmıştır. Aynı zamanda Türkiye için hangi enerji alternatifinin saptanması amacıyla tip-2 aralıklı bulanık çok kriterli karar verme metodolojisi önerilmiş ve etkili sonuçlar elde edilmiştir. 
2012-2035 yılları için yapılan test amaçlı tahminler, gerekse projeksiyonlar için yapılan hatalar incelendiğinde ANFIS modelinin iyi sonuç verdiği görülmektedir. Bu sonuç ANFIS modeldeki R=0.99998 değerini elde ederek ANFIS'in öğrenme kabiliyetini ortaya koymaktadır. Aynı zamanda Türkiye'nin enerji ihtiyacı 2020 yılı için (157.090,65 PEKT) ve 2034 yılı için ise (266.689,59 PEKT) miktarında olacağı ön görülmektedir.
Enerji planlaması ve yatırımına yönelik bulanık çok kriterli karar verme sorunlarını çözmek için uygulanan tip-2 aralıklı bulanık AHP yöntemini ve tip-2 aralıklı TOPSIS yöntemini birlikte uygulanmasıyla elde edilen sonuçlara bakıldığında; en iyi enerji alternatifinin rüzgar enerjisi olduğu belirlenmiştir. Geri kalan alternatifler sırasıyla; güneş enerjisi, hidrolik enerji, jeotermal enerji, biyoenerji, doğal gaz, petrol, kömür-linyit, nükleer enerji ve hidrojen enerjisi olması gerektiği sonucu ortaya çıkmıştır.

Abstract:
The energy which provides a basis for the social development has a vital role for the survival and development of humankind as an environmental factor. With the outrageous price increase at the fundamental energy source of the world and rapid development of Turkish economy, energy consumption of Turkey has become a major problem.  
In order to overcome such situation, the necessity of creating decision-making processes that will provide us to make correct predictions emerges.  Correct predictions can provide great benefits for institutions on issues such as planning the commitments, productions and maintenance. For that reason, institutions need to forecast the demands related to future as closely to truth. Because deciding on future includes many uncertainties, implementing these decisions is fairly difficult. Artificial Neural Networks (ANN) as a regular data management method is very popular on energy demand forecasting. In this study, Adaptive Network Based Fuzzy Inference System (ANFIS) was suggested as an alternative approach. 
Recognition of the required amount of energy related to future also necessitates carrying out specific studies upon how Turkey will use the energy sources. For that reason, views of decision makers related to the relative importance of selection criteria was determined using a flurry Analytical Hierarchy Process (AHP) based upon type-2 fuzzy clusters, and multiple-criteria decision-making methodology based upon type-2 interval TOPSIS method was used in order to list the best energy alternatives. In this study, type-2 fuzzy clusters were used due to providing more independence on representing the uncertainty and fuzziness of the real world implementations. 
In order to forecast the energy demand of Turkey, ANFIS method combining the methods of Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy Logic (FL) were analyzed as the forecasting instruments. The suggested model forecast the energy demand using ANFIS application data sets processed with Principal Component Analysis (PCA) and obtained from Ministry of Energy and Natural Resources. ANFIS method was proved to reveal an efficient performance upon the accuracy of the obtained results. For that reason, ANFIS model has become an acceptable model as an efficient alternative method in forecasting the energy. Finally, the model was used in long-term energy forecasts, and the obtained results were interpreted. Moreover, in order to determine the most appropriate energy alternative for Turkey, type-2 interval fuzzy multi-criteria decision-making methodology was suggested, and efficient results were obtained. 
When test-purpose forecasts made for 2012-2035 years and the mistakes made for the projections were analyzed, ANFIS model was noticed to reveal better results. This result revealed the learning ability of ANFIS obtaining R=0.99998 value in ANFIS model. Besides, it was forecasted that energy needs of Turkey for 2020 will be (157.090, 65 PEKT) and for 2034 will be (266.689, 59 PEKT). 
When the results obtained through co-application of type-2 interval fuzzy AHP method and type-2 interval TOPSIS method employed for overcoming fuzzy multiple-criteria decision-making problems related to energy planning and investment; it was determined that the best energy alternative was wind energy. The rest alternatives were solar energy, hydraulic energy, geothermal energy, bioenergy, natural gas, petrol, coal-lignite, nuclear energy and hydrogen energy, respectively.