Geri Dön

Productive efficiency of Turkish wind farms: A two-stage data envelopment analysis

Türkiye rüzgar enerji santrallerinin üretken verimliliği: Bir iki-kademeli veri zarflama analizi

  1. Tez No: 591637
  2. Yazar: BEHZAD ADİBFAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA TAŞKIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Enerji, İşletme, Economics, Energy, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Enerji, Enerji santralleri, Enerji verimliliği, Enerji üretimi, Rüzgar enerjisi, Veri zarflama analizi, Verimlilik, Yenilenebilir enerji kaynakları, Yenilenebilir kaynak, Energy, Power plants, Energy efficiency, Energy generation, Wind energy, Data envelopment analysis, Productivity, Renewable energy resources, Renewable resource
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Ekonomi ve Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enerji Ekonomisi ve Enerji Güvenliği Politikaları Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, Türkiye'deki rüzgar santrallerinin iki aşamalı Veri Zarflama Analizi (VZA) kullanarak, verimlilikleri tahmin etmek ve yüksek verimlilik nedenlerini araştırmayı amaçlamaktadır. Çalışmada ilk aşamada olarak girdi ve çıktı odaklı CCR ve BCC modelleri dahil olmak üzere 4 farklı VZA modeli, seçilen üç girdi ve iki çıktı değişkeni ile incelemiştir. İkinci aşamada, Türk rüzgar çiftliğinin verimliliğini etkileyen dışsal faktörleri belirlemek için Tobit regresyon modelleri kullanılmıştır. VZA sonuçları, Türkiye rüzgar santrallerinin % 40'ının 2017 yılında tercih edilen seviyelerde çalıştığını göstermektedir. Tanımlanan ölçek ekonomilerine göre, rüzgar santrallerinin % 42'sinin yeni tesisler ekleyerek işletme seviyelerini yükseltmesi ve % 46'sının fazla yatırımlar nedeniyle kullanım kapasitelerini azaltması gerektiğini göstermektedir.Girdi ve çıktı tanım farklılıklarının VZA sonuçları üzerindeki etkisinin incelemek için modelde duyarlılık analizi uygulanmıştır. Farkı girdi ve çıktı karışımlarına VZA sonuçlarının duyarlılığı araştırılmıştır. Kullanılan elektrik üretimi miktarının VZA sonuçları üzerinde en önemli bir etkisini olan çıktı olduğunu görülmüştür. Son olarak, Tobit regresyon analizde santral yaşı ve alan yüksekliğinin, Türk rüzgar santrallerinin verimliliği üzerinde önemli bir etkisi olmadığını sonucuna varılmıştır. Ayrıca, Tobit tahminleri Çin ve Hint türbinlerinin, Türk rüzgar santrallerinde en düşük verimlilik performansını gösterdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

This thesis estimates the relative productive efficiency of Turkish wind farms to discover their inefficiency reasons using a two-stage Data Envelopment Analysis (DEA). We choose three input variables and two output variables to conduct 4 different DEA models including input- and output- oriented CCR (Charnes, Cooper, Rhodes) and BCC (Banker, Charnes, Cooper) models. Sensitivity analysis is applied to DEA results to ensure the stability and robustness of the four models. In the second stage Tobit regression models are utilized to explore the exogenous factor that affect the efficiency of Turkish wind farm. DEA results indicate that 40% of Turkish wind farms were operating at preferable levels during 2017. Moreover, 42% of the wind farms should increase their operation levels by adding new installations, and 46% should decrease their capacity due to overinvestments. The sensitivity analysis confirms the robustness of DEA models in this thesis and reveals that amount of electricity generation as an output has substantial impact on the DEA results. Finally, Tobit regression results indicate age and site elevation do not have significant effect on the efficiency of Turkish wind farms. Furthermore, using Tobit regression, we discovered that Chinese and Indian made turbines have negative effect on the performance of Turkish wind farms.

Benzer Tezler

  1. Hatay bölgesi rüzgar enerjisi potansiyelinin olasılık dağılımları ve yapay sinir ağları ile modellenmesi

    Modeling wind energy potential of Hatay region using probability distributions and artificial neural networks

    İLKER MERT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CUMA KARAKUŞ

  2. Techno-economic analysis of onshore and offshore wind farms in Türkiye

    Türkiye'deki karasal ve denizüstü rüzgar santrallerinin tekno-ekonomik analizi

    SAMET ERGİŞİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER GÜLER

  3. Binaya ekleme fotovoltaik sistemlerin bir konut binası çatısında uygulaması

    Installation of photovoltaic systems on the roof of a housing building

    ONUR GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE SÖZER

  4. Conceptual design of offshore wind farm in Turkish waters

    Türk denizlerinde açık deniz rüzgar çiftliklerinin kavramsal tasarımı

    BEGÜM TÜRKÖZÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR BEJİ

  5. WRF ve yapay zeka ile rüzgar enerjisi santrali optimizasyonu

    Wind Farm Optimization with WRF and artificial intelligence

    FAHRETTİN FIRAT ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Enerjiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLA SAKALLI