Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Denizli ili için yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi

Yıl 2025, Cilt: 31 Sayı: 2, 180 - 198, 29.04.2025

Ozan Çapraz

Öz

Bu çalışmada, Denizli ilinde yenilenebilir enerji kaynaklarının önceliklerini belirlemek amacıyla çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılmıştır. Türkiye genelinde yapılan çoğu yenilenebilir enerji kaynakları analizi ulusal düzeyde ya da daha geniş coğrafi bölgelere odaklanmıştır. Bu çalışmada ise, Denizli ilinin yenilenebilir enerji potansiyelinin değerlendirilmesi için detaylı bir analiz sunulması hedeflenmiş ve sonuçlar ilin coğrafi konumu, iklim özellikleri ve jeolojik yapısı göz önüne alarak yorumlanmıştır. Ekonomik, teknik, çevresel ve sosyo-politik kriterler ile yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesi için hibrit AHP-ARAS ve SWARA-TOPSIS yöntemleri kullanılmıştır. Sonuç olarak, Denizli ili için en uygun yenilenebilir enerji kaynakları sırasıyla güneş, jeotermal, rüzgâr, biyokütle ve hidroelektrik olarak belirlenmiştir. Çalışma bölgedeki enerji yatırımlarında riskleri değerlendirmek için çeşitli duyarlılık analizleri ile desteklenmiştir. Bulguların Denizli’de sürdürülebilir enerji yönetimi için karar alma ve stratejik planlama süreçlerine katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Denizli Yenilenebilir enerji kaynakları AHPARAS SWARA-TOPSIS Sürdürülebilir enerji yönetim

Kaynakça

  • [1] U.S. Energy Information Administration. “International Energy Outlook 2021”. Washington, DC, USA, 2021.
  • [2] Taha RA, Daim T. Multi-Criteria Applications in Renewable Energy Analysis, a Literature Review. Editors: Daim T, Oliver T, Kim J. Research and Technology Management in the Electricity Industry, Green Energy and Technology, 17-30, London, UK, Springer-Verlag, 2013.
  • [3] Prasad S, Sheetal KR, Venkatramanan V, Kumar S, Kannojia S. Sustainable Energy: Challenges and Perspectives. Editors: Shah S, Venkatramanan V, Prasad R. Sustainable Green Technologies for Environmental Management, 175-197, Singapore, Springer Nature, 2019.
  • [4] Demirbaş A. “Global renewable energy resources”. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, 28(8), 779-792, 2006.
  • [5] Yazdani-Chamzini A, Fouladgar MM, Zavadskas EK, Moini SHH. “Selecting the optimal renewable energy using multi criteria decision making”. Journal of Business Economics and Management, 14(5), 957-978, 2013.
  • [6] International Energy Agency. “Global Energy Review 2021: Assessing the Effects of Economic Recoveries on Global Energy Demand and CO2 Emissions in 2021”. Paris, France, 2021.
  • [7] British Petroleum Company. “Energy Outlook 2022 Edition”. London, UK, 2022.
  • [8] Heydari A, Astiaso Garcia D, Keynia F, Bisegna F, De Santoli L. “Hybrid intelligent strategy for multifactor influenced electrical energy consumption forecasting”. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 14(10-12), 341-358, 2019.
  • [9]Koç E, Kaya K. “Enerji kaynakları - yenilenebilir enerji durumu”. Mühendis ve Makina, 56(668), 36-47, 2015.
  • [10] Yılmaz M. “Türkiye’nin enerji potansiyeli ve yenilenebilir enerji kaynaklarının elektrik enerjisi üretimi açısından önemi”. Ankara Üniversitesi Çevrebilimleri Dergisi, 4(2), 33-54, 2012.
  • [11] Sağır H, Doğanalp B. “Bulanık çok-kriterli karar verme perspektifinden Türkiye için enerji kaynakları değerlendirmesi”. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(1), 233-256, 2016.
  • [12] Ilbahar E, Kahraman C, Cebi S. “Evaluation of sustainable energy planning scenarios with a new approach based on FCM, WASPAS and impact effort matrix”. Environment, Development and Sustainability, 25, 11931-11955, 2023.
  • [13] Ertay T, Kahraman C, Kaya İ. “Evaluation of renewable energy alternatives using MACBETH and fuzzy AHP multicriteria methods: the case of Turkey”. Technological and Economic Development of Economy, 19(1), 38-62, 2013.
  • [14] Kahraman C, Kaya İ, Cebi S. “A comparative analysis for multiattribute selection among renewable energy alternatives using fuzzy axiomatic design and fuzzy analytic hierarchy process”. Energy, 34(10), 1603-1616, 2009.
  • [15] Kumar A, Sah B, Singh A, Deng Y, He X, Kumar P, Bansal RC. “A review of multi criteria decision making (MCDM) towards sustainable renewable energy development”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 69, 596609, 2017.
  • [16] Pohekar SD, Ramachandran M. “Application of multicriteria decision making to sustainable energy planning-a review”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 8(4), 365-381, 2004.
  • [17] Shao M, Han Z, Sun J, Xiao C, Zhang S, Zhao Y. “A review of multi-criteria decision making applications for renewable energy site selection”. Renewable Energy, 157, 377-403, 2020.
  • [18] Siksnelyte I, Zavadskas EK, Streimikiene D, Sharma D. “An overview of multi-criteria decision-making methods in dealing with sustainable energy development issues”. Energies, 11(10), 2754, 2018.
  • [19] Wang JJ, Jing YY, Zhang CF, Zhao JH. “Review on multicriteria decision analysis aid in sustainable energy decision-making”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(9), 2263-2278, 2009.
  • [20] Haralambopoulos DA, Polatidis H. “Renewable energy projects: structuring a multi-criteria group decisionmaking framework”. Renewable Energy, 28(6), 961-973, 2003.
  • [21] San Cristóbal JR. “Multi-criteria decision-making in the selection of a renewable energy project in Spain: The Vikor method”, Renewable Energy, 36(2), 498-502, 2011.
  • [22] Büyüközkan G, Karabulut Y, Mukul E. “A novel renewable energy selection model for United Nations’ sustainable development goals”. Energy, 165, 290-302, 2018.
  • [23] Haddad B, Liazid A, Ferreira P. “A multi-criteria approach to rank renewables for the Algerian electricity system”. Renewable Energy, 107, 462-472, 2017.
  • [24] Tasri A, Susilawati A. “Selection among renewable energy alternatives based on a fuzzy analytic hierarchy process in Indonesia”. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 7, 34-44, 2014.
  • [25] Rani P, Mishra AR, Pardasani KR, Mardani A, Liao H, Streimikiene D. “A novel VIKOR approach based on entropy and divergence measures of Pythagorean fuzzy sets to evaluate renewable energy technologies in India”. Journal of Cleaner Production, 238, 117936, 2019.
  • [26] Yi SK, Sin HY, Heo E. “Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15(1), 554-563, 2011.
  • [27] Štreimikienė D, Šliogerienė J, Turskis Z. “Multi-criteria analysis of electricity generation technologies in Lithuania”. Renewable Energy, 85, 148-156, 2016.
  • [28] Ahmad S, Tahar RM. “Selection of renewable energy sources for sustainable development of electricity generation system using analytic hierarchy process: A case of Malaysia”. Renewable Energy, 63, 458-466, 2014.
  • [29] Amer M, Daim TU, “Selection of renewable energy technologies for a developing county: A case of Pakistan”. Energy for Sustainable Development, 15(4), 420-435, 2011.
  • [30] Al Garni H, Kassem A, Awasthi A, Komljenovic D, AlHaddad K. “A multicriteria decision making approach for evaluating renewable power generation sources in Saudi Arabia”. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 16, 137-150, 2016.
  • [31] Akash BA, Mamlook R, Mohsen MS. “Multi-criteria selection of electric power plants using analytical hierarchy process”. Electric Power Systems Research, 52(1), 29-35, 1999.
  • [32] Topcu YI, Ulengin F. “Energy for the future: An integrated decision aid for the case of Turkey”. Energy, 29(1), 137-154, 2004.
  • [33] Ulutaş BH. “Determination of the appropriate energy policy for Turkey”, Energy, 30(7), 1146-1161, 2005.
  • [34] Kahraman C, Kaya İ. “A fuzzy multicriteria methodology for selection among energy alternatives”. Expert Systems with Applications, 37(9), 6270-6281, 2010.
  • [35] Kaya T, Kahraman C. “Multicriteria decision making in energy planning using a modified fuzzy TOPSIS methodology”. Expert Systems with Applications, 38(6), 6577-6585, 2011.
  • [36] Uysal F. “Türkiye'de yenilenebilir enerji alternatiflerinin seçimi için graf teori ve matris yaklaşım”. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 13, 23-40, 2011.
  • [37] Boran FE, Boran K, Menlik T. “The evaluation of renewable energy technologies for electricity generation in Turkey using intuitionistic fuzzy TOPSIS”. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 7(1), 81-90, 2012.
  • [38] Demirtas O. “Evaluating the best renewable energy technology for sustainable energy planning”. International Journal of Energy Economics and Policy, 3, 22-33, 2013.
  • [39] Ayan TY, Pabuçcu H. “Yenilenebilir enerji kaynakları yatırım projelerinin analitik hiyerarşi süreci yöntemi ile değerlendirilmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 89-110, 2013.
  • [40] Kabak M, Dağdeviren M. “Prioritization of renewable energy sources for Turkey by using a hybrid MCDM methodology”. Energy Conversion and Management, 79, 25-33, 2014.
  • [41] Erdogan M, Kaya I. “An integrated multi-criteria decision-making methodology based on type-2 fuzzy sets for selection among energy alternatives in Turkey”. Iranian Journal of Fuzzy Systems, 12(1), 1-25, 2015.
  • [42] Pak BK, Albayrak YE, Erensal YC. “Renewable energy perspective for Turkey using sustainability indicators”. International Journal of Computational Intelligence Systems, 8(1), 187-197, 2015.
  • [43] Şengül Ü, Eren M, Eslamian Shiraz S, Gezder V, Şengül AB. “Fuzzy TOPSIS method for ranking renewable energy supply systems in Turkey”. Renewable Energy, 75, 617-625, 2015.
  • [44] Büyüközkan G, Güleryüz S. “An integrated DEMATELANP approach for renewable energy resources selection in Turkey”. International Journal of Production Economics, 182, 435-448, 2016.
  • [45] Çelikbilek Y, Tüysüz F. “An integrated grey based multicriteria decision making approach for the evaluation of renewable energy sources”. Energy, 115, 1246-1258, 2016.
  • [46] Balin A, Baraçlı H. “A fuzzy multi-criteria decision making methodology based upon the interval Type-2 fuzzy sets for evaluating renewable energy alternatives in Turkey”. Technological and Economic Development of Economy, 23(5), 742-763, 2017.
  • [47] Büyüközkan G, Güleryüz S. “Evaluation of renewable energy resources in Turkey using an integrated MCDM approach with linguistic interval fuzzy preference relations”. Energy, 123, 149-163, 2017.
  • [48] Çolak M, Kaya İ. “Prioritization of renewable energy alternatives by using an integrated fuzzy MCDM model: A real case application for Turkey”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 80, 840-853, 2017.
  • [49] Damgacı E, Boran K, Boran FE. “Sezgisel bulanık TOPSIS yöntemi kullanarak Türkiye’nin yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesi”. Politeknik Dergisi, 20(3), 629-637, 2017.
  • [50] Karaca C, Ulutaş A, Eşgünoğlu M. “Türkiye’de optimal yenilenebilir enerji kaynağının COPRAS yöntemiyle tespiti ve yenilenebilir enerji yatırımlarının istihdam artırıcı etkisi”. Maliye Dergisi, (172), 111-132, 2017.
  • [51] Özcan EC, Ünlüsoy S, Eren T. “ANP ve TOPSIS yöntemleriyle Türkiye'de yenilenebilir enerji yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi”. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5(2), 204-219, 2017.
  • [52] Doğan H, Uludağ AS. “Yenilenebilir enerji alternatiflerinin değerlendirilmesi ve uygun tesis yeri seçimi: Türkiye’de bir uygulama”. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(2), 157-180, 2018.
  • [53] Karaca C, Ulutaş A. “Entropi ve Waspas yöntemleri kullanılarak Türkiye için uygun yenilenebilir enerji kaynağının seçimi”. Ege Akademik Bakış, 8(3), 483-494, 2018.
  • [54] Tolga AÇ, Turgut ZK. “Sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji santrallerinin bulanık TODIM yöntemiyle değerlendirilmesi”. Alphanumeric Journal, 6(1), 49-68, 2018.
  • [55] Karakaş E, Yıldıran OV. “Evaluation of renewable energy alternatives for Turkey via modified fuzzy AHP”. International Journal of Energy Economics and Policy, 9(2), 31-39, 2019.
  • [56] Ayağ Z, Samanlioglu F. “Fuzzy AHP-GRA approach to evaluating energy sources: a case of Turkey”. International Journal of Energy Sector Management, 14(1), 40-58, 2020.
  • [57] Derse O, Yontar E. “SWARA-TOPSIS yöntemi ile en uygun yenilenebilir enerji kaynağının belirlenmesi”. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 31(3), 389-410, 2020.
  • [58] Karaaslan A, Aydın S. “Yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi: Türkiye örneği”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(4), 1351-1375, 2020.
  • [59] Kayahan Karakul A. “Bulanık AHP yöntemi ile yenilenebilir enerji kaynağı seçimi”. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (19), 127-150, 2020.
  • [60] Karatop B, Taşkan B, Adar E, Kubat C. “Decision analysis related to the renewable energy investments in Turkey based on a fuzzy AHP-EDAS-fuzzy FMEA approach”. Computers & Industrial Engineering, 151, 106958, 2021.
  • [61] Ecer F, Pamucar D, Mardani A, Alrasheedi M. “Assessment of renewable energy resources using new interval rough number extension of the level based weight assessment and combinative distance-based assessment”. Renewable Energy, 170, 1156-1177, 2021.
  • [62] Şahin M. Chapter 4: Evaluation of Renewable Energy Options based on Integrated Best-Worst and Additive Ratio Assessment. Editors: Kalkancı M, Günday A. Research & Reviews in Engineering, 77-92, Ankara, Türkiye, Gece Publishing, 2021.
  • [63] Bilgili F, Zarali F, Ilgün MF, Dumrul C, Dumrul Y. “The evaluation of renewable energy alternatives for sustainable development in Turkey using intuitionistic fuzzy-TOPSIS method”. Renewable Energy, 189, 1443-1458, 2022.
  • [64] Yontar E. “Selection of suitable renewable energy sources for Turkey: SEM–COPRAS method integrated solution”. International Journal of Environmental Science and Technology, 20(6), 6131-6146, 2023.
  • [65] Aydın T, Kaçtıoğlu S. “The selection of appropriate renewable energy source for Turkey by using CRITIC and WASPAS methods”. Istanbul Commerce University Journal of Tecnologies and Applied Sciences, 6(2), 53-80, 2024.
  • [66] Büyüközkan G, Karabulut Y, Göçer F. “Spherical fuzzy sets based integrated DEMATEL, ANP, VIKOR approach and its application for renewable energy selection in Turkey”. Applied Soft Computing, 158, 111465, 2024.
  • [67] Ayçin E, Arsu T. “CODAS ve Entropi yöntemleri ile yenilenebilir enerji kaynaklarının düzey 1 bölgelerine göre incelenmesi”. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(18), 425-447, 2019.
  • [68] Alkan Ö, Albayrak ÖK. “Ranking of renewable energy sources for regions in Turkey by fuzzy entropy based fuzzy COPRAS and fuzzy MULTIMOORA”. Renewable Energy, 162, 712-726, 2020.
  • [69] Darende P, Rouyendegh BD, Khaniyev T. Regional Examination of Energy Investments in Turkey Using an Intuitionistic Fuzzy Method. Editors: Topcu YI, Özaydın Ö, Kabak Ö, Önsel Ekici Ş. Multiple Criteria Decision Making: Beyond the Information Age, 175-201, Cham, Switzerland, Springer Nature, 2021.
  • [70] Bilgiç S, Torğul B, Paksoy T. “Sürdürülebilir enerji yönetimi için BWM yönetimi ile yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesi”. Verimlilik Dergisi, (2), 95-110, 2021.
  • [71] Gök Kısa AC. “Evaluation of renewable energy sources in TR83 region by CRITIC based grey relational analysis approach”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(4), 542-548, 2021.
  • [72] Karaaslan A, Adar T, Delice EK. “Regional evaluation of renewable energy sources in Turkey by new integrated AHP-MARCOS methodology: a real application”. International Journal of Sustainable Energy, 41(2), 103-125, 2022.
  • [73] Baris K, Kucukali S. “Availibility of renewable energy sources in Turkey: Current situation, potential, government policies and the EU perspective”. Energy Policy, 42, 377-391, 2012.
  • [74] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “Türkiye Ulusal Enerji Planı”. Ankara, Türkiye, 2022.
  • [75] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “2019-2023 Stratejik Planı”. Ankara, Türkiye, 2019.
  • [76] Güray BŞ, Merdan E. “Türkiye Yenilenebilir Enerji Görünümü 2022”. İstanbul Uluslararası Enerji ve İklim Merkezi, Sabancı Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2022.
  • [77] Denizli Büyükşehir Belediyesi, “Denizli İklim Değişikliği Eylem Planı 2016-2030”. Denizli, Türkiye, 2019.
  • [78] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “Jeotermal”. https://enerji.gov.tr/eigm-yenilenebilir-enerjikaynaklar-jeotermal (19.03.2024).
  • [79] Denizli Büyükşehir Belediyesi, “Denizli Sera Gazı Envanteri 2020”. Denizli, Türkiye, 2022.
  • [80] Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü. “Enerji haritaları: Jeotermal kaynaklar ve uygulama haritası”. https://www.mta.gov.tr/v3.0/hizmetler/jeotermalharita (20.03.2024).
  • [81] Kozak M. “Denizli ili jeotermal enerji kaynakları ve kullanım alanlarının araştırılması”. Yekarum, 5(1), 1-11, 2020.
  • [82] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “Güneş”. https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-enerji-gunes (23.03.2024).
  • [83] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı Enerji İşleri Genel Müdürlüğü. “Güneş Enerjisi Potansiyeli Atlası (GEPA)”. https://gepa.enerji.gov.tr/MyCalculator/ (24.03.2024).
  • [84] Güney Ege Kalkınma Ajansı. “Güney Ege Bölgesi (AydınDenizli-Muğla) Yenilenebilir Enerji Çalışma Raporu 2011”. https://geka.gov.tr/ (24.03.2024).
  • [85] Güven Ş. “Fotovoltaik panel yüzey sıcaklığının Denizli ili için çıkış gücü ve verim üzerindeki etkisinin incelenmesi”. Mühendis ve Makina, 63(707), 429-442, 2022.
  • [86] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “Rüzgâr”. https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-enerji-ruzgar (24.03.2024).
  • [87] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı Enerji İşleri Genel Müdürlüğü. “Rüzgâr Enerjisi Potansiyeli Atlası (REPA)”. https://repa.enerji.gov.tr/REPA/ (24.03.2024).
  • [88] Yıldırım HH. “Rüzgâr enerjisi santral yatırımlarında geri ödeme süresinin monte carlo simülasyonu ile belirlenmesi”. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 28(82), 76104, 2017.
  • [89] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. "Biyokütle". https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-enerji-biyokutle (24.03.2024)
  • [90] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı Enerji İşleri Genel Müdürlüğü. “Biyokütle Enerjisi Potansiyeli Atlası (BEPA)”. https://bepa.enerji.gov.tr/ (24.03.2024).
  • [91] Işık S, Yavuz S. “Biyokütleden elde edilen biyoyakıtlara genel bir bakış”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 34, 193-201, 2022.
  • [92] Yaşar M. “Investigation of hydropower energy potential and policy shift from natural gas to hydropower energy in Turkey”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(6), 1014-1023, 2018.
  • [93] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “Hidrolik”. https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-enerji-hidrolik (25.03.2024).
  • [94] Enerji Atlası. “Denizli HES Potansiyeli Haritası”. https://www.enerjiatlasi.com/hes-haritasi/denizli (25.03.2024).
  • [95] Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü. “Son 19 Yılda Denizli’de 75 Adet Sulama Tesisini Tamamladık”. https://www.dsi.gov.tr/Haber/Detay/5613 (25.03.2024).
  • [96] Triantaphyllou E, Kovalerchuk B, Mann L, Knapp GM. “Determining the most important criteria in maintenance decision making” Journal of Quality in Maintenance Engineering, 3(1), 16-28, 1997.
  • [97] Saaty RW. “The analytic hierarchy process-what it is and how it is used”. Mathematical Modelling, 9(3), 161-176, 1987.
  • [98] Saaty TL. What is the Analytic Hierarchy Process?. Editors: Mitra G, Greenberg HJ, Lootsma FA, Rijkaert MJ, Zimmermann HJ. Mathematical Models for Decision Support, 109-121, Berlin, Heidelberg, Germany, Springer Verlag, 1988.
  • [99] Xia W, Wu Z. “Supplier selection with multiple criteria in volume discount environments”. Omega, 35(5), 494504, 2007.
  • [100] Saaty TL, Vargas LG. Models, Methods, Concepts & Applications of the Analytic Hierarchy Process. 2nd ed. New York, USA, Springer Science & Business Media, 2012.
  • [101] Keršuliene V, Zavadskas EK, Turskis Z. “Selection of rational dispute resolution method by applying new step‐wise weight assessment ratio analysis (Swara)”. Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243-258, 2010.
  • [102] Karabašević D, Stanujkić D, Urošević S. “The MCDM model for personnel selection based on SWARA and ARAS methods”. Management: Journal of Sustainable Business and Management Solutions in Emerging Economies, 20(77), 43-52, 2015.
  • [103] Zavadskas EK, Stević Ž, Tanackov I, Prentkovskis O. “A novel multicriteria approach–rough step-wise weight assessment ratio analysis method (R-SWARA) and its application in logistics”. Studies in Informatics and Control, 27(1), 97-106, 2018.
  • [104] Hwang CL, Yoon K. Methods for Multiple Attribute Decision Making. Editors: Beckmann M, Künzi HP. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications a State-of-the-Art Survey, 58-191, Berlin, Heidelberg, Germany, Springer-Verlag, 1981.
  • [105] Chen MF, Tzeng GH. “Combining grey relation and TOPSIS concepts for selecting an expatriate host country”. Mathematical and Computer Modelling, 40(13), 1473-1490, 2004.
  • [106] Monjezi M, Dehghani H, Singh TN, Sayadi AR, Gholinejad A. “Application of TOPSIS method for selecting the most appropriate blast design”. Arabian Journal of Geosciences, 5, 95-101, 2012.
  • [107] Marzouk M, Sabbah M. “AHP-TOPSIS social sustainability approach for selecting supplier in construction supply chain”. Cleaner Environmental Systems, 2, 100034, 2021.
  • [108] Zavadskas EK, Turskis Z. “A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decisionmaking”. Ukio Technologinis ir Ekonominis Vystymas, 16(2), 159-172, 2010.
  • [109] Dadelo S, Turskis Z, Zavadskas EK, Dadelienė R. “Multiple criteria assessment of elite security personal on the basis of ARAS and expert methods”. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 46(4), 65-88, 2012.
  • [110] Sliogeriene J, Turskis Z, Streimikiene D. “Analysis and choice of energy generation technologies: The multiple criteria assessment on the case study of Lithuania”. Energy Procedia, 32, 11-20, 2013.
  • [111] Adalı EA, Işık AT. “Air conditioner selection problem with COPRAS and ARAS methods”. Manas Journal of Social Studies, 5(2), 124-138, 2016.
  • [112] Kenger MD, Organ A. “Banka personel seçiminin çok kriterli karar verme yöntemlerinden entropi temelli ARAS yöntemi ile değerlendirilmesi”. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 152-170, 2017.
  • [113] Kahraman C, Cebi S, Kaya İ. “Selection among renewable energy alternatives using fuzzy axiomatic design: The case of Turkey”. Journal of Universal Computer Science, 16(1), 82-102, 2010.
  • [114] Erdem S, Gencer C, Atmaca E, Karaca T, Kızılkaya Aydoğan E. “Türkiye’de enerji santrallerinin AHP yöntemi ile seçimi”. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (EYİ 2013 Özel Sayısı), 243-252, 2014.
  • [115] Yontar E. “Yenilenebilir enerji çalışmalarında bölge seçimi problemlerini etkileyen kriterlerin önem sıralarının belirlenmesi”. International Journal of Engineering Research and Development, 14(2), 475-491, 2022.
  • [116] Kurt MB, Türkan YS. “Bulanık TOPSIS uygulaması ile güneş enerji sistemleri yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi”. Eurasian Academy of Sciences Social Sciences Journal, (45), 160-174, 2022.
  • [117] International Renewable Energy Agency. “Renewable Power Generation Costs in 2022”. Abu Dhabi, UAE, 2023.
  • [118] Kaya K, Koç E. “Enerji üretim santralleri maliyet analizi”. Mühendis ve Makina, 56, 660, 61-68, 2015.
  • [119] Resmî Gazete. “1/7/2021 Tarihinden 31/12/2030 Tarihine Kadar İşletmeye Giren/Girecek YEK Belgeli Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Dayalı Elektrik Üretim Tesisleri İçin Uygulanacak Fiyatlar ve Süreler ile Fiyatların Güncellenmesine İlişkin Karar (Karar Sayısı: 7189)”. https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2023/05/20 230501-7.pdf (25.03.2024)
  • [120] Kannan N, Vakeesan D. “Solar energy for future world: - A review”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 62, 1092-1105, 2016.
  • [121] Kabir E, Kumar P, Kumar S, Adelodun AA, Kim KH. “Solar energy: Potential and future prospects”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 82, 894-900, 2018.
  • [122] Türkmen MA, Bayhan M, Duran Z. “Yenilenebilir enerji kaynağı olarak güneş enerjisi: Denizli ili uygulanabilirlik araştırması”. The Journal of Academic Social Science, (25), 151-165, 2019.
  • [123] Partigöç NS, Tanrıkulu YS. “Güneş enerjisi santrallerinin (GES) coğrafi bilgi sistemleri (CBS) tabanlı analitik hiyerarşi süreci (AHS) yöntemi ile yer seçimi: Denizli ili örneği”. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (60), 401-418, 2024.
  • [124] Capraz O, Gungor A, Mutlu O, Sagbas A. “Optimal sizing of grid-connected hybrid renewable energy systems without storage: a generalized optimization model”. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, 46(1), 13317-13350, 2024.
  • [125] United Nations Environment Programme. “Africa Waste Management Outlook”. Nairobi, Kenya, 2018.
  • [126] Duran AS, Atasu A, Van Wassenhove LN. “Cleaning after solar panels: applying a circular outlook to clean energy research”. International Journal of Production Research, 60(1), 211-230, 2022.
  • [127] Official Journal of the European Union. “Directive 2012/19/EU of the European Parliament and of the Council of 4 July 2012 on Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE)”. https://eur-lex.europa.eu/legalcontent/EN/TXT/?uri=CELEX%3A32012L0019 (25.03.2024).
  • [128] Official Journal of the European Union. “Directive 2011/65/EU of the European Parliament and of the Council of 8 June 2011 on the Restriction of the Use of Certain Hazardous Substances in Electrical and Electronic Equipment”. lex.europa.eu/legalhttps://eurcontent/EN/TXT/?uri=celex%3A32011L0065 (25.03.2024)
  • [129] Resmî Gazete. “Atık Elektrikli ve Elektronik Eşyaların Kontrolü Yönetmeliği”. https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2012/05/20 120522-5.htm (25.03.2024)

Evaluation of renewable energy sources for Denizli using multi-criteria decision-making methods

Yıl 2025, Cilt: 31 Sayı: 2, 180 - 198, 29.04.2025

Ozan Çapraz

Öz

In this study, multi-criteria decision-making methods were applied to determine the priorities of renewable energy sources for Denizli. While most analyses about renewable energy sources for Turkey have focused on a national level or broader geographical areas, in this study, it is aimed to provide a detailed analysis for renewable energy potential for Denizli considering its geographical location, climate characteristics, and geological structure. Hybrid AHP-ARAS and SWARA-TOPSIS methods were used to evaluate and rank renewable energy sources based on economic, technical, environmental, and socio-political criteria. As a result, the most suitable renewable energy sources for Denizli were determined in the following order: solar, geothermal, wind, biomass, and hydroelectric energy. In addition, sensitivity analyses were carried out to assess risks in energy investments in the province. Hence, it is believed that the findings of this study have potential to contribute to decision-making and strategic planning processes for sustainable energy management in Denizli.

Anahtar Kelimeler

Denizli Renewable energy sources AHP-ARAS SWARATOPSIS Sustainable energy management

Kaynakça

  • [1] U.S. Energy Information Administration. “International Energy Outlook 2021”. Washington, DC, USA, 2021.
  • [2] Taha RA, Daim T. Multi-Criteria Applications in Renewable Energy Analysis, a Literature Review. Editors: Daim T, Oliver T, Kim J. Research and Technology Management in the Electricity Industry, Green Energy and Technology, 17-30, London, UK, Springer-Verlag, 2013.
  • [3] Prasad S, Sheetal KR, Venkatramanan V, Kumar S, Kannojia S. Sustainable Energy: Challenges and Perspectives. Editors: Shah S, Venkatramanan V, Prasad R. Sustainable Green Technologies for Environmental Management, 175-197, Singapore, Springer Nature, 2019.
  • [4] Demirbaş A. “Global renewable energy resources”. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, 28(8), 779-792, 2006.
  • [5] Yazdani-Chamzini A, Fouladgar MM, Zavadskas EK, Moini SHH. “Selecting the optimal renewable energy using multi criteria decision making”. Journal of Business Economics and Management, 14(5), 957-978, 2013.
  • [6] International Energy Agency. “Global Energy Review 2021: Assessing the Effects of Economic Recoveries on Global Energy Demand and CO2 Emissions in 2021”. Paris, France, 2021.
  • [7] British Petroleum Company. “Energy Outlook 2022 Edition”. London, UK, 2022.
  • [8] Heydari A, Astiaso Garcia D, Keynia F, Bisegna F, De Santoli L. “Hybrid intelligent strategy for multifactor influenced electrical energy consumption forecasting”. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 14(10-12), 341-358, 2019.
  • [9]Koç E, Kaya K. “Enerji kaynakları - yenilenebilir enerji durumu”. Mühendis ve Makina, 56(668), 36-47, 2015.
  • [10] Yılmaz M. “Türkiye’nin enerji potansiyeli ve yenilenebilir enerji kaynaklarının elektrik enerjisi üretimi açısından önemi”. Ankara Üniversitesi Çevrebilimleri Dergisi, 4(2), 33-54, 2012.
  • [11] Sağır H, Doğanalp B. “Bulanık çok-kriterli karar verme perspektifinden Türkiye için enerji kaynakları değerlendirmesi”. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(1), 233-256, 2016.
  • [12] Ilbahar E, Kahraman C, Cebi S. “Evaluation of sustainable energy planning scenarios with a new approach based on FCM, WASPAS and impact effort matrix”. Environment, Development and Sustainability, 25, 11931-11955, 2023.
  • [13] Ertay T, Kahraman C, Kaya İ. “Evaluation of renewable energy alternatives using MACBETH and fuzzy AHP multicriteria methods: the case of Turkey”. Technological and Economic Development of Economy, 19(1), 38-62, 2013.
  • [14] Kahraman C, Kaya İ, Cebi S. “A comparative analysis for multiattribute selection among renewable energy alternatives using fuzzy axiomatic design and fuzzy analytic hierarchy process”. Energy, 34(10), 1603-1616, 2009.
  • [15] Kumar A, Sah B, Singh A, Deng Y, He X, Kumar P, Bansal RC. “A review of multi criteria decision making (MCDM) towards sustainable renewable energy development”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 69, 596609, 2017.
  • [16] Pohekar SD, Ramachandran M. “Application of multicriteria decision making to sustainable energy planning-a review”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 8(4), 365-381, 2004.
  • [17] Shao M, Han Z, Sun J, Xiao C, Zhang S, Zhao Y. “A review of multi-criteria decision making applications for renewable energy site selection”. Renewable Energy, 157, 377-403, 2020.
  • [18] Siksnelyte I, Zavadskas EK, Streimikiene D, Sharma D. “An overview of multi-criteria decision-making methods in dealing with sustainable energy development issues”. Energies, 11(10), 2754, 2018.
  • [19] Wang JJ, Jing YY, Zhang CF, Zhao JH. “Review on multicriteria decision analysis aid in sustainable energy decision-making”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(9), 2263-2278, 2009.
  • [20] Haralambopoulos DA, Polatidis H. “Renewable energy projects: structuring a multi-criteria group decisionmaking framework”. Renewable Energy, 28(6), 961-973, 2003.
  • [21] San Cristóbal JR. “Multi-criteria decision-making in the selection of a renewable energy project in Spain: The Vikor method”, Renewable Energy, 36(2), 498-502, 2011.
  • [22] Büyüközkan G, Karabulut Y, Mukul E. “A novel renewable energy selection model for United Nations’ sustainable development goals”. Energy, 165, 290-302, 2018.
  • [23] Haddad B, Liazid A, Ferreira P. “A multi-criteria approach to rank renewables for the Algerian electricity system”. Renewable Energy, 107, 462-472, 2017.
  • [24] Tasri A, Susilawati A. “Selection among renewable energy alternatives based on a fuzzy analytic hierarchy process in Indonesia”. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 7, 34-44, 2014.
  • [25] Rani P, Mishra AR, Pardasani KR, Mardani A, Liao H, Streimikiene D. “A novel VIKOR approach based on entropy and divergence measures of Pythagorean fuzzy sets to evaluate renewable energy technologies in India”. Journal of Cleaner Production, 238, 117936, 2019.
  • [26] Yi SK, Sin HY, Heo E. “Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15(1), 554-563, 2011.
  • [27] Štreimikienė D, Šliogerienė J, Turskis Z. “Multi-criteria analysis of electricity generation technologies in Lithuania”. Renewable Energy, 85, 148-156, 2016.
  • [28] Ahmad S, Tahar RM. “Selection of renewable energy sources for sustainable development of electricity generation system using analytic hierarchy process: A case of Malaysia”. Renewable Energy, 63, 458-466, 2014.
  • [29] Amer M, Daim TU, “Selection of renewable energy technologies for a developing county: A case of Pakistan”. Energy for Sustainable Development, 15(4), 420-435, 2011.
  • [30] Al Garni H, Kassem A, Awasthi A, Komljenovic D, AlHaddad K. “A multicriteria decision making approach for evaluating renewable power generation sources in Saudi Arabia”. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 16, 137-150, 2016.
  • [31] Akash BA, Mamlook R, Mohsen MS. “Multi-criteria selection of electric power plants using analytical hierarchy process”. Electric Power Systems Research, 52(1), 29-35, 1999.
  • [32] Topcu YI, Ulengin F. “Energy for the future: An integrated decision aid for the case of Turkey”. Energy, 29(1), 137-154, 2004.
  • [33] Ulutaş BH. “Determination of the appropriate energy policy for Turkey”, Energy, 30(7), 1146-1161, 2005.
  • [34] Kahraman C, Kaya İ. “A fuzzy multicriteria methodology for selection among energy alternatives”. Expert Systems with Applications, 37(9), 6270-6281, 2010.
  • [35] Kaya T, Kahraman C. “Multicriteria decision making in energy planning using a modified fuzzy TOPSIS methodology”. Expert Systems with Applications, 38(6), 6577-6585, 2011.
  • [36] Uysal F. “Türkiye'de yenilenebilir enerji alternatiflerinin seçimi için graf teori ve matris yaklaşım”. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 13, 23-40, 2011.
  • [37] Boran FE, Boran K, Menlik T. “The evaluation of renewable energy technologies for electricity generation in Turkey using intuitionistic fuzzy TOPSIS”. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 7(1), 81-90, 2012.
  • [38] Demirtas O. “Evaluating the best renewable energy technology for sustainable energy planning”. International Journal of Energy Economics and Policy, 3, 22-33, 2013.
  • [39] Ayan TY, Pabuçcu H. “Yenilenebilir enerji kaynakları yatırım projelerinin analitik hiyerarşi süreci yöntemi ile değerlendirilmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 89-110, 2013.
  • [40] Kabak M, Dağdeviren M. “Prioritization of renewable energy sources for Turkey by using a hybrid MCDM methodology”. Energy Conversion and Management, 79, 25-33, 2014.
  • [41] Erdogan M, Kaya I. “An integrated multi-criteria decision-making methodology based on type-2 fuzzy sets for selection among energy alternatives in Turkey”. Iranian Journal of Fuzzy Systems, 12(1), 1-25, 2015.
  • [42] Pak BK, Albayrak YE, Erensal YC. “Renewable energy perspective for Turkey using sustainability indicators”. International Journal of Computational Intelligence Systems, 8(1), 187-197, 2015.
  • [43] Şengül Ü, Eren M, Eslamian Shiraz S, Gezder V, Şengül AB. “Fuzzy TOPSIS method for ranking renewable energy supply systems in Turkey”. Renewable Energy, 75, 617-625, 2015.
  • [44] Büyüközkan G, Güleryüz S. “An integrated DEMATELANP approach for renewable energy resources selection in Turkey”. International Journal of Production Economics, 182, 435-448, 2016.
  • [45] Çelikbilek Y, Tüysüz F. “An integrated grey based multicriteria decision making approach for the evaluation of renewable energy sources”. Energy, 115, 1246-1258, 2016.
  • [46] Balin A, Baraçlı H. “A fuzzy multi-criteria decision making methodology based upon the interval Type-2 fuzzy sets for evaluating renewable energy alternatives in Turkey”. Technological and Economic Development of Economy, 23(5), 742-763, 2017.
  • [47] Büyüközkan G, Güleryüz S. “Evaluation of renewable energy resources in Turkey using an integrated MCDM approach with linguistic interval fuzzy preference relations”. Energy, 123, 149-163, 2017.
  • [48] Çolak M, Kaya İ. “Prioritization of renewable energy alternatives by using an integrated fuzzy MCDM model: A real case application for Turkey”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 80, 840-853, 2017.
  • [49] Damgacı E, Boran K, Boran FE. “Sezgisel bulanık TOPSIS yöntemi kullanarak Türkiye’nin yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesi”. Politeknik Dergisi, 20(3), 629-637, 2017.
  • [50] Karaca C, Ulutaş A, Eşgünoğlu M. “Türkiye’de optimal yenilenebilir enerji kaynağının COPRAS yöntemiyle tespiti ve yenilenebilir enerji yatırımlarının istihdam artırıcı etkisi”. Maliye Dergisi, (172), 111-132, 2017.
  • [51] Özcan EC, Ünlüsoy S, Eren T. “ANP ve TOPSIS yöntemleriyle Türkiye'de yenilenebilir enerji yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi”. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5(2), 204-219, 2017.
  • [52] Doğan H, Uludağ AS. “Yenilenebilir enerji alternatiflerinin değerlendirilmesi ve uygun tesis yeri seçimi: Türkiye’de bir uygulama”. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(2), 157-180, 2018.
  • [53] Karaca C, Ulutaş A. “Entropi ve Waspas yöntemleri kullanılarak Türkiye için uygun yenilenebilir enerji kaynağının seçimi”. Ege Akademik Bakış, 8(3), 483-494, 2018.
  • [54] Tolga AÇ, Turgut ZK. “Sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji santrallerinin bulanık TODIM yöntemiyle değerlendirilmesi”. Alphanumeric Journal, 6(1), 49-68, 2018.
  • [55] Karakaş E, Yıldıran OV. “Evaluation of renewable energy alternatives for Turkey via modified fuzzy AHP”. International Journal of Energy Economics and Policy, 9(2), 31-39, 2019.
  • [56] Ayağ Z, Samanlioglu F. “Fuzzy AHP-GRA approach to evaluating energy sources: a case of Turkey”. International Journal of Energy Sector Management, 14(1), 40-58, 2020.
  • [57] Derse O, Yontar E. “SWARA-TOPSIS yöntemi ile en uygun yenilenebilir enerji kaynağının belirlenmesi”. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 31(3), 389-410, 2020.
  • [58] Karaaslan A, Aydın S. “Yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi: Türkiye örneği”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(4), 1351-1375, 2020.
  • [59] Kayahan Karakul A. “Bulanık AHP yöntemi ile yenilenebilir enerji kaynağı seçimi”. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (19), 127-150, 2020.
  • [60] Karatop B, Taşkan B, Adar E, Kubat C. “Decision analysis related to the renewable energy investments in Turkey based on a fuzzy AHP-EDAS-fuzzy FMEA approach”. Computers & Industrial Engineering, 151, 106958, 2021.
  • [61] Ecer F, Pamucar D, Mardani A, Alrasheedi M. “Assessment of renewable energy resources using new interval rough number extension of the level based weight assessment and combinative distance-based assessment”. Renewable Energy, 170, 1156-1177, 2021.
  • [62] Şahin M. Chapter 4: Evaluation of Renewable Energy Options based on Integrated Best-Worst and Additive Ratio Assessment. Editors: Kalkancı M, Günday A. Research & Reviews in Engineering, 77-92, Ankara, Türkiye, Gece Publishing, 2021.
  • [63] Bilgili F, Zarali F, Ilgün MF, Dumrul C, Dumrul Y. “The evaluation of renewable energy alternatives for sustainable development in Turkey using intuitionistic fuzzy-TOPSIS method”. Renewable Energy, 189, 1443-1458, 2022.
  • [64] Yontar E. “Selection of suitable renewable energy sources for Turkey: SEM–COPRAS method integrated solution”. International Journal of Environmental Science and Technology, 20(6), 6131-6146, 2023.
  • [65] Aydın T, Kaçtıoğlu S. “The selection of appropriate renewable energy source for Turkey by using CRITIC and WASPAS methods”. Istanbul Commerce University Journal of Tecnologies and Applied Sciences, 6(2), 53-80, 2024.
  • [66] Büyüközkan G, Karabulut Y, Göçer F. “Spherical fuzzy sets based integrated DEMATEL, ANP, VIKOR approach and its application for renewable energy selection in Turkey”. Applied Soft Computing, 158, 111465, 2024.
  • [67] Ayçin E, Arsu T. “CODAS ve Entropi yöntemleri ile yenilenebilir enerji kaynaklarının düzey 1 bölgelerine göre incelenmesi”. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(18), 425-447, 2019.
  • [68] Alkan Ö, Albayrak ÖK. “Ranking of renewable energy sources for regions in Turkey by fuzzy entropy based fuzzy COPRAS and fuzzy MULTIMOORA”. Renewable Energy, 162, 712-726, 2020.
  • [69] Darende P, Rouyendegh BD, Khaniyev T. Regional Examination of Energy Investments in Turkey Using an Intuitionistic Fuzzy Method. Editors: Topcu YI, Özaydın Ö, Kabak Ö, Önsel Ekici Ş. Multiple Criteria Decision Making: Beyond the Information Age, 175-201, Cham, Switzerland, Springer Nature, 2021.
  • [70] Bilgiç S, Torğul B, Paksoy T. “Sürdürülebilir enerji yönetimi için BWM yönetimi ile yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesi”. Verimlilik Dergisi, (2), 95-110, 2021.
  • [71] Gök Kısa AC. “Evaluation of renewable energy sources in TR83 region by CRITIC based grey relational analysis approach”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(4), 542-548, 2021.
  • [72] Karaaslan A, Adar T, Delice EK. “Regional evaluation of renewable energy sources in Turkey by new integrated AHP-MARCOS methodology: a real application”. International Journal of Sustainable Energy, 41(2), 103-125, 2022.
  • [73] Baris K, Kucukali S. “Availibility of renewable energy sources in Turkey: Current situation, potential, government policies and the EU perspective”. Energy Policy, 42, 377-391, 2012.
  • [74] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “Türkiye Ulusal Enerji Planı”. Ankara, Türkiye, 2022.
  • [75] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “2019-2023 Stratejik Planı”. Ankara, Türkiye, 2019.
  • [76] Güray BŞ, Merdan E. “Türkiye Yenilenebilir Enerji Görünümü 2022”. İstanbul Uluslararası Enerji ve İklim Merkezi, Sabancı Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2022.
  • [77] Denizli Büyükşehir Belediyesi, “Denizli İklim Değişikliği Eylem Planı 2016-2030”. Denizli, Türkiye, 2019.
  • [78] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “Jeotermal”. https://enerji.gov.tr/eigm-yenilenebilir-enerjikaynaklar-jeotermal (19.03.2024).
  • [79] Denizli Büyükşehir Belediyesi, “Denizli Sera Gazı Envanteri 2020”. Denizli, Türkiye, 2022.
  • [80] Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü. “Enerji haritaları: Jeotermal kaynaklar ve uygulama haritası”. https://www.mta.gov.tr/v3.0/hizmetler/jeotermalharita (20.03.2024).
  • [81] Kozak M. “Denizli ili jeotermal enerji kaynakları ve kullanım alanlarının araştırılması”. Yekarum, 5(1), 1-11, 2020.
  • [82] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “Güneş”. https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-enerji-gunes (23.03.2024).
  • [83] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı Enerji İşleri Genel Müdürlüğü. “Güneş Enerjisi Potansiyeli Atlası (GEPA)”. https://gepa.enerji.gov.tr/MyCalculator/ (24.03.2024).
  • [84] Güney Ege Kalkınma Ajansı. “Güney Ege Bölgesi (AydınDenizli-Muğla) Yenilenebilir Enerji Çalışma Raporu 2011”. https://geka.gov.tr/ (24.03.2024).
  • [85] Güven Ş. “Fotovoltaik panel yüzey sıcaklığının Denizli ili için çıkış gücü ve verim üzerindeki etkisinin incelenmesi”. Mühendis ve Makina, 63(707), 429-442, 2022.
  • [86] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “Rüzgâr”. https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-enerji-ruzgar (24.03.2024).
  • [87] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı Enerji İşleri Genel Müdürlüğü. “Rüzgâr Enerjisi Potansiyeli Atlası (REPA)”. https://repa.enerji.gov.tr/REPA/ (24.03.2024).
  • [88] Yıldırım HH. “Rüzgâr enerjisi santral yatırımlarında geri ödeme süresinin monte carlo simülasyonu ile belirlenmesi”. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 28(82), 76104, 2017.
  • [89] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. "Biyokütle". https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-enerji-biyokutle (24.03.2024)
  • [90] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı Enerji İşleri Genel Müdürlüğü. “Biyokütle Enerjisi Potansiyeli Atlası (BEPA)”. https://bepa.enerji.gov.tr/ (24.03.2024).
  • [91] Işık S, Yavuz S. “Biyokütleden elde edilen biyoyakıtlara genel bir bakış”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 34, 193-201, 2022.
  • [92] Yaşar M. “Investigation of hydropower energy potential and policy shift from natural gas to hydropower energy in Turkey”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(6), 1014-1023, 2018.
  • [93] T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. “Hidrolik”. https://enerji.gov.tr/bilgi-merkezi-enerji-hidrolik (25.03.2024).
  • [94] Enerji Atlası. “Denizli HES Potansiyeli Haritası”. https://www.enerjiatlasi.com/hes-haritasi/denizli (25.03.2024).
  • [95] Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü. “Son 19 Yılda Denizli’de 75 Adet Sulama Tesisini Tamamladık”. https://www.dsi.gov.tr/Haber/Detay/5613 (25.03.2024).
  • [96] Triantaphyllou E, Kovalerchuk B, Mann L, Knapp GM. “Determining the most important criteria in maintenance decision making” Journal of Quality in Maintenance Engineering, 3(1), 16-28, 1997.
  • [97] Saaty RW. “The analytic hierarchy process-what it is and how it is used”. Mathematical Modelling, 9(3), 161-176, 1987.
  • [98] Saaty TL. What is the Analytic Hierarchy Process?. Editors: Mitra G, Greenberg HJ, Lootsma FA, Rijkaert MJ, Zimmermann HJ. Mathematical Models for Decision Support, 109-121, Berlin, Heidelberg, Germany, Springer Verlag, 1988.
  • [99] Xia W, Wu Z. “Supplier selection with multiple criteria in volume discount environments”. Omega, 35(5), 494504, 2007.
  • [100] Saaty TL, Vargas LG. Models, Methods, Concepts & Applications of the Analytic Hierarchy Process. 2nd ed. New York, USA, Springer Science & Business Media, 2012.
  • [101] Keršuliene V, Zavadskas EK, Turskis Z. “Selection of rational dispute resolution method by applying new step‐wise weight assessment ratio analysis (Swara)”. Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243-258, 2010.
  • [102] Karabašević D, Stanujkić D, Urošević S. “The MCDM model for personnel selection based on SWARA and ARAS methods”. Management: Journal of Sustainable Business and Management Solutions in Emerging Economies, 20(77), 43-52, 2015.
  • [103] Zavadskas EK, Stević Ž, Tanackov I, Prentkovskis O. “A novel multicriteria approach–rough step-wise weight assessment ratio analysis method (R-SWARA) and its application in logistics”. Studies in Informatics and Control, 27(1), 97-106, 2018.
  • [104] Hwang CL, Yoon K. Methods for Multiple Attribute Decision Making. Editors: Beckmann M, Künzi HP. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications a State-of-the-Art Survey, 58-191, Berlin, Heidelberg, Germany, Springer-Verlag, 1981.
  • [105] Chen MF, Tzeng GH. “Combining grey relation and TOPSIS concepts for selecting an expatriate host country”. Mathematical and Computer Modelling, 40(13), 1473-1490, 2004.
  • [106] Monjezi M, Dehghani H, Singh TN, Sayadi AR, Gholinejad A. “Application of TOPSIS method for selecting the most appropriate blast design”. Arabian Journal of Geosciences, 5, 95-101, 2012.
  • [107] Marzouk M, Sabbah M. “AHP-TOPSIS social sustainability approach for selecting supplier in construction supply chain”. Cleaner Environmental Systems, 2, 100034, 2021.
  • [108] Zavadskas EK, Turskis Z. “A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decisionmaking”. Ukio Technologinis ir Ekonominis Vystymas, 16(2), 159-172, 2010.
  • [109] Dadelo S, Turskis Z, Zavadskas EK, Dadelienė R. “Multiple criteria assessment of elite security personal on the basis of ARAS and expert methods”. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 46(4), 65-88, 2012.
  • [110] Sliogeriene J, Turskis Z, Streimikiene D. “Analysis and choice of energy generation technologies: The multiple criteria assessment on the case study of Lithuania”. Energy Procedia, 32, 11-20, 2013.
  • [111] Adalı EA, Işık AT. “Air conditioner selection problem with COPRAS and ARAS methods”. Manas Journal of Social Studies, 5(2), 124-138, 2016.
  • [112] Kenger MD, Organ A. “Banka personel seçiminin çok kriterli karar verme yöntemlerinden entropi temelli ARAS yöntemi ile değerlendirilmesi”. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 152-170, 2017.
  • [113] Kahraman C, Cebi S, Kaya İ. “Selection among renewable energy alternatives using fuzzy axiomatic design: The case of Turkey”. Journal of Universal Computer Science, 16(1), 82-102, 2010.
  • [114] Erdem S, Gencer C, Atmaca E, Karaca T, Kızılkaya Aydoğan E. “Türkiye’de enerji santrallerinin AHP yöntemi ile seçimi”. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (EYİ 2013 Özel Sayısı), 243-252, 2014.
  • [115] Yontar E. “Yenilenebilir enerji çalışmalarında bölge seçimi problemlerini etkileyen kriterlerin önem sıralarının belirlenmesi”. International Journal of Engineering Research and Development, 14(2), 475-491, 2022.
  • [116] Kurt MB, Türkan YS. “Bulanık TOPSIS uygulaması ile güneş enerji sistemleri yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi”. Eurasian Academy of Sciences Social Sciences Journal, (45), 160-174, 2022.
  • [117] International Renewable Energy Agency. “Renewable Power Generation Costs in 2022”. Abu Dhabi, UAE, 2023.
  • [118] Kaya K, Koç E. “Enerji üretim santralleri maliyet analizi”. Mühendis ve Makina, 56, 660, 61-68, 2015.
  • [119] Resmî Gazete. “1/7/2021 Tarihinden 31/12/2030 Tarihine Kadar İşletmeye Giren/Girecek YEK Belgeli Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Dayalı Elektrik Üretim Tesisleri İçin Uygulanacak Fiyatlar ve Süreler ile Fiyatların Güncellenmesine İlişkin Karar (Karar Sayısı: 7189)”. https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2023/05/20 230501-7.pdf (25.03.2024)
  • [120] Kannan N, Vakeesan D. “Solar energy for future world: - A review”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 62, 1092-1105, 2016.
  • [121] Kabir E, Kumar P, Kumar S, Adelodun AA, Kim KH. “Solar energy: Potential and future prospects”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 82, 894-900, 2018.
  • [122] Türkmen MA, Bayhan M, Duran Z. “Yenilenebilir enerji kaynağı olarak güneş enerjisi: Denizli ili uygulanabilirlik araştırması”. The Journal of Academic Social Science, (25), 151-165, 2019.
  • [123] Partigöç NS, Tanrıkulu YS. “Güneş enerjisi santrallerinin (GES) coğrafi bilgi sistemleri (CBS) tabanlı analitik hiyerarşi süreci (AHS) yöntemi ile yer seçimi: Denizli ili örneği”. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (60), 401-418, 2024.
  • [124] Capraz O, Gungor A, Mutlu O, Sagbas A. “Optimal sizing of grid-connected hybrid renewable energy systems without storage: a generalized optimization model”. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, 46(1), 13317-13350, 2024.
  • [125] United Nations Environment Programme. “Africa Waste Management Outlook”. Nairobi, Kenya, 2018.
  • [126] Duran AS, Atasu A, Van Wassenhove LN. “Cleaning after solar panels: applying a circular outlook to clean energy research”. International Journal of Production Research, 60(1), 211-230, 2022.
  • [127] Official Journal of the European Union. “Directive 2012/19/EU of the European Parliament and of the Council of 4 July 2012 on Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE)”. https://eur-lex.europa.eu/legalcontent/EN/TXT/?uri=CELEX%3A32012L0019 (25.03.2024).
  • [128] Official Journal of the European Union. “Directive 2011/65/EU of the European Parliament and of the Council of 8 June 2011 on the Restriction of the Use of Certain Hazardous Substances in Electrical and Electronic Equipment”. lex.europa.eu/legalhttps://eurcontent/EN/TXT/?uri=celex%3A32011L0065 (25.03.2024)
  • [129] Resmî Gazete. “Atık Elektrikli ve Elektronik Eşyaların Kontrolü Yönetmeliği”. https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2012/05/20 120522-5.htm (25.03.2024)
Toplam 129 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Yazılım Mühendisliği (Diğer)
Bölüm Makale
Yazarlar

Ozan Çapraz

Yayımlanma Tarihi 29 Nisan 2025
Gönderilme Tarihi 5 Nisan 2024
Kabul Tarihi 24 Haziran 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Cilt: 31 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Çapraz, O. (2025). Denizli ili için yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 31(2), 180-198.
AMA Çapraz O. Denizli ili için yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Nisan 2025;31(2):180-198.
Chicago Çapraz, Ozan. “Denizli Ili için Yenilenebilir Enerji kaynaklarının çok Kriterli Karar Verme yöntemleriyle değerlendirilmesi”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 31, sy. 2 (Nisan 2025): 180-98.
EndNote Çapraz O (01 Nisan 2025) Denizli ili için yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 31 2 180–198.
IEEE O. Çapraz, “Denizli ili için yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi”, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 31, sy. 2, ss. 180–198, 2025.
ISNAD Çapraz, Ozan. “Denizli Ili için Yenilenebilir Enerji kaynaklarının çok Kriterli Karar Verme yöntemleriyle değerlendirilmesi”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 31/2 (Nisan 2025), 180-198.
JAMA Çapraz O. Denizli ili için yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2025;31:180–198.
MLA Çapraz, Ozan. “Denizli Ili için Yenilenebilir Enerji kaynaklarının çok Kriterli Karar Verme yöntemleriyle değerlendirilmesi”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 31, sy. 2, 2025, ss. 180-98.
Vancouver Çapraz O. Denizli ili için yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2025;31(2):180-98.





Creative Commons Lisansı
Bu dergi Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.