Türkiye elektrik enerji sektöründe robust optimizasyon modeli
Robust optimization model in turkish electrical energy sector
Yazar: LEYLA BİLEN KAZANCIK
Danışman: PROF. DR. AYŞEN APAYDIN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Elektrik enerji sistemleri = Electrical energy systems ; Elektrik enerjisi = Electrical energy

Özet:
Kalkınmanın, rekabetin ve büyümenin temel unsurlarından olan enerjiye olan talebi  karşılamak için, bir yandan çoğunlukla bitme aşamasına gelmiş fosil yakıtlara dayalı enerji üretimi yapılırken, diğer yandan  çevre kirliliği ve iklim değişikliği gibi pek çok olumsuz sonuçla karşı karşıya kalınmaktadır.  

Türkiye'de artan enerji talebini karşılamak için zaman zaman farklı politikalar uygulanmıştır. Özellikle 1970'li yıllarda petrol krizi sonrası petrolün ikame edilmesi amacıyla yerli kaynaklara (özellikle linyitin) yönelinmiş, bu da hava kirliliğini artırmıştır. 1980'li yıllarda enerji talebinin hızla artması hem enerji arzının minimum maliyetle gerçekleştirilmesini hem de hava kirliliğinin azaltılmasını gerekli kılmıştır. Bu da doğalgaz ve taşkömürü ithalatının artmasına neden olmuştur. Dışa bağımlılığın azaltılması, yenilenebilir enerji kaynaklarına daha fazla önem verilmesi ve rekabet edebilirlik açısından üretimin minimum maliyetle yapılması ihtiyacı elzem olmuştur.

Bu tezin amacı, 2023 yılına kadar Türkiye'de elektrik talebinde oluşacak açığı minimum maliyetle kapatacak bir modelin kurulmasıdır. Bu amaçla, kaynak kısıtları gözetilerek,  hangi yıl, hangi yakıt türünde, ne kapasitede tesis ilave edilmesi gerektiği belirlenecektir. Bu kapsamda santrallerin üretim maliyetleri, üretim miktarları ve talep miktarındaki belirsizlikler robust optimizasyon ile ele alınmıştır. Ayrıca karakteristik özellikleri birbirinden farklı olan santrallerin üretim maliyetlerini karşılaştırılabilir hale getirmek amacıyla, herbir santral için seviyelendirilmiş elektrik maliyetleri hesaplanmıştır. 

Kurulan modelde hem deterministik doğrusal programlama hem de robust optimizasyon yöntemleri kullanılmıştır. Robust optimizasyonda Soyster, Ben-Tal ve Nemirovski ile Bertsimas ve Sim tarafından geliştirilen yaklaşımlar kullanılmıştır. Ayrıca termik santrallerin tamsayı olabilmesi için dal-sınır algoritması da kullanılmıştır.

Bütün parametrelerin deterministik olduğu doğrusal programlama modelinde minimum seviyelendirilmiş maliyet en düşük, Soyster (1970) tarafından geliştirilen modelin minimum maliyeti ise en yüksektir. Bertsimas ve Sim ile Ben-Tal ve Nemirovski tarafından geliştirilen yöntemlerde eşdeğer kısıtların en az % 95 olasılıkla sağlanacağı durumlar için sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
As a fundamental factor for development, competition and growth, energy is generated mostly by fossil fuels, being almost exhausted on one hand and facing with many undesirable outcomes such as environmental pollution and climate change on the other hand in order to provide the energy demanded.  

In Turkey, a variety of policies have been implemented occasionally to meet raising energy demands. After the petroleum crises in 1970's, use of local resources, especially the lignite, was inclined but it caused air pollution. In 1980's, drastic increase in energy demand entailed both the provision of energy supply with minimum cost and reducing air pollution. This resulted in raising imports of natural gas and coal. In order to reduce external dependency, pay attention to renewable energy resources, and be competitive, generating electricity with minimum cost becomes an absolute necessity. 

Aim of this thesis is to set a model to fulfill the deficit with minimum cost in electricity demand of Turkey by 2023. For this reason, it is endeavored to determine when, what type of fuel and which capacity will be required for additional plants under resource constraints. In this regard, production costs and quantities of plants, and uncertainty about demand are analyzed by robust optimization. In addition, levelized costs of electricity generation are calculated for each plant to compare production costs of plants having characteristics different from each other.

In the model, both deterministic linear programming and robust optimization methods are applied. In robust optimization, approaches developed by Soyster, Ben-Tal and Nemirovski, and Bertimas and Sim are utilized. In addition, branch and bound algorithm is used for integer solutions of thermal plants.

Minimum levelized cost of linear programming model where all the parameters are deterministic is the minimum, while minimum cost of the model developed by Soyster (1970) is the maximum. In the methods, developed by Bertsimas and Sim, and Nemirovski, the results are derived under the condition that equivalent constraints will be supplied with the probability of 95 %.