Türkiye'de elektrik arz güvenliği yatırım kararları için bir karar destek sistemi önerisi
Proposal for a decision support system for electricity supply security investment decisions in Turkey
- Tez No: 744559
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ATAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Her geçen gün artan elektrik ihtiyacı, ekonomi ve çevre odaklı sorunları da beraberinde getirmektedir. Bu kapsamda oluşturulan yatırım planları da çok sayıda faktörün bir arada yer aldığı bir sürdürülebilirlik problemine dönüşmektedir. Dolayısıyla, karar vericilerin hızlı ve etkili kararlar vermesini sağlayacak araçlara olan ihtiyacı artmaktadır. Bu tez çalışmasında, öncelikle enerji yatırımları için arz güvenliğini artırıcı, çevre dostu ve sürdürülebilir bir ekonomik çerçeve ortaya koyabilecek senaryolar oluşturulmuştur. Bu senaryoların olası sonuçlarının incelenebileceği kullanıcı dostu bir Karar Destek Sistemi tasarlanarak, süreç yönetiminde karar vericilere destek sağlanması amaçlanmaktadır. Enerji yatırım probleminin çözümü için öncelikle derin öğrenme yaklaşımlarından uzun kısa süreli bellek (LSTM) algoritmasıyla öngörücü sonuçlar ortaya konmuştur. Ayrıca tahmin edilen tüketim miktarlarını karşılayabilecek yatırımlar için Çok Kriterli Karar Verme yöntemleriyle bir enerji sepeti oluşturulmuştur. Dört farklı kriter ağırlıklandırma seçeneği sunularak farklı karar verici profilleri göz önünde bulundurulmuştur. Uygulanan hassasiyet ve hedef arama analizleriyle farklı senaryo kurguları test edilmiştir. Raporlama sürecinde tanımlayıcı, öngörücü ve kuralcı analitik yaklaşımlar kullanılmıştır. Sonuç olarak, yenilenebilir enerji ağırlıklı bir enerji karmasının 2040 yılına kadar Türkiye'nin ihtiyaç duyacağı elektrik enerjisi için en ideal kaynak seçimi olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, yenilenebilir enerji ağırlıklı oluşturulan enerji karmasının, dışa bağımlılığı ve karbon salınımını azaltma, arz güvenliğini artırma ve istihdam yaratma potansiyeline sahip olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
The ever-increasing need for electricity brings with it economic and environmental-oriented problems. Investment plans created in this context turn into a sustainability problem in which many factors coexist. Therefore, the need for tools that will enable decision makers to make fast and effective decisions is increasing. In this thesis, first of all, scenarios that will increase the security of supply for energy investments and that can reveal an environmentally friendly and sustainable economic framework have been created. It is aimed to provide support to decision makers in process management by designing a user-friendly Decision Support System in which the possible consequences of these scenarios can be examined. For the solution of the energy investment problem, first of all, predictive results have been revealed with the long-short-term memory (LSTM) algorithm, which is one of the deep learning approaches. In addition, an energy basket has been created with Multi-Criteria Decision Making methods for investments that can meet the estimated consumption amounts. Different scenario setups were tested with the applied sensitivity and target search analysis. In the reporting process, descriptive, predictive and prescriptive analytical approaches were used. As a result, it has been determined that a renewable energy-based energy mix is the most ideal source choice for the electrical energy that Turkey will need until 2040. In addition, it was concluded that the renewable energy-based energy mix has the potential to reduce foreign dependency and carbon emissions, increase supply security and create employment.
Benzer Tezler
- Elektrik enerjisi piyasaları ve çimento sektöründe elektrik enerjisi tüketim tahmininin önemi
Electricity markets and the importance of electricity consumption forecasting in cement sector
EZGİ KAYAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Fundamental market model design in turkish power market
Türkiye Elektrik Piyasası için temel model tasarımı
AVNİ ÖZÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- A potential offshore wind farm arrangement off the Bozcaada shores
Bozcaada açıklarında potansiyel açık deniz rüzgar çiftliği tasarımı
OĞUZHAN TURHANLAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR BEJİ
- Comparative analysis of XGBoost and LightGBM methods for day ahead spot natural gas price forecasting
Gün öncesi spot doğalgaz fiyatı tahminlemesinde LightGBM ve XGBoost metodlarının karsılastırılmalı analizi
DOĞUKAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN