Türkiye'deki meskenlerin enerji performansının illere göre karşılaştırılması
Comparison of the energy performance of residences in Turkey by provinces
Yazar: KÜBRA ERDEM ARSLAN
Danışman: PROF. DR. ADNAN SÖZEN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Enerji = Energy
Dizin: Enerji = Energy ; Enerji tüketimi = Energy consumption ; Enerji verimliliği = Energy efficiency ; Veri zarflama analizi = Data envelopment analysis

Özet:
Enerji ülkelerin gelişmişlik göstergesidir. Enerji talebi nüfus artışı ve teknolojik gelişmelerle orantılı olarak artmaktadır. 1970'de ortaya çıkan petrol krizi ile birlikte enerji kaynaklarının sınırlı, enerji arzının ise tehlike altında olduğu anlaşılmıştır. Türkiye gelişmekte olan ülkeler arasında olması nedeniyle ekonomisi ve nüfusu hızlı büyümektedir dolayısıyla ülkenin enerjiye olan talebi de artmaktadır. Enerjide %70 dışa bağımlı olunması ve artan enerji fiyatları ekonomiyi doğrudan etkilediği için enerji kaynaklarının verimli kullanılması önem arz etmektedir. Türkiye'deki enerji tasarruf potansiyeli sektör bazlı incelendiğinde; %30 bina sektöründe, %20 sanayi sektöründe ve %15 ulaşım sektöründe olduğu görülmektedir. Enerji tasarruf potansiyelinin en yüksek olduğu bina sektörünün %87'sini de meskenler oluşturmaktadır. Bu çalışmada, 81 ildeki meskenlerin enerji, nüfus, GYSH ve çevre verileri kullanılarak 2019-2020 yılları için 4 farklı model oluşturulmuştur. Veri zarflama analizi (VZA)kullanılarak oluşturulan modeller "enerji tüketimi başına çevresel performans", "meskenlerdeki enerji tüketim performansı", "mesken başına düşen enerji tüketim performansı" ve "enerji kimlik belgesi etkinliği performansı"dır. Veri zarflama analizi, çoklu girdi ve çoklu çıktı değişkenleri ile benzer karar verme birimleri için etkinlik değerlendirmesinde kullanılır. Analizde 81 ildeki meskenler kullanılmıştır. VZA'da Etkinlik birimleri, kendi girdileri ile çıktılarını ne ölçüde yaratabildiklerini gösteren skorlardır. Bir ilin skoru 0 ile 1 arasında olabilir. Etkinlik skoru 1 olan karar verme birimleri etkin olarak adlandırılırken, 0 ile 1 arasında skorlanan karar verme birimleri etkin olmayan olarak adlandırılmaktadır. Yukarıdaki verilen model sırasına göre VZA uygulandığında sırasıyla "11-9-21-13" il etkin durumdadır. Etkin illerin kendi içlerindeki performanslarını sıralamak için ise süper etkinlik modelinden yararlanılmıştır. Bu çalışma sonucunda, etkin olmayan bir karar verme biriminin etkin hale gelebilmesi için bazı önerilerde bulunulmuştur

Abstract:
Energy is an indicator of the development of countries that energy demand is increasing in proportion to population growth and technological developments. With the oil crisis that emerged in 1970, it was understood that energy resources were limited and energy supply was in danger. Since Turkey is among the developing countries, its economy and population are growing rapidly, so the country's demand for energy is also increasing. Since 70% foreign dependency in energy and increasing energy prices directly affect the economy, it is important to use energy resources efficiently. When energy saving potential is analyzed on a sectoral basis in Turkey; It is seen that 30% is in building sector, 20% in industry sector, and 15% in  transportation sector. Which has the highest energy saving potential, 87% of the building sector consists of residences. In this study, 4 different models were created for 2019-2020 by using energy, population, GDP and environmental data of residences in 81 provinces. The models created using data envelopment analysis are as follows. It is "Environmental performance per energy consumption, Energy consumption performance in residences, Energy consumption performance per residence, Energy performance certificate efficiency". Data envelopment analysis is used in the evaluation of effectiveness for similar efficiency rating units with multiple input and multiple output variables. In ttis analysis were used residences in 81 provinces. Units of efficiency in data envelopment analysis are scores that show how well their inputs and outputs are. Provinces score can be between 0 and 1, decision-making units with an efficiency score of 1 are called efficient, while decision-making units score ranges between 0 and 1 are called inefficient. Province "11-9-21-13" is active when the data envelopment analysis is applied according to the model order given above. The super efficiency model was used to rank the performances of the active provinces. As a result of this study, some suggestions have been made to make an ineffective decision-making unit effective.