AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAccording to the results, technological complexity (w = 0.1622), technological maturity (w = 0.1543), and ease of maintenance and support (w = 0.1524) were identified as the most significant criteria.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Energy is a strategic resource for sustaining economic development and social welfare. The increasing population and urbanization are rapidly raising energy demand, which further highlights the importance of renewable energy sources due to their environmental advantages. The selection of a renewable energy source constitutes a multi-criteria decision-making (MCDM) problem that requires the simultaneous evaluation of technical, economic, environmental, and social factors. This study aims to identify the most suitable renewable energy source for the province of Istanbul, in line with Türkiye’s energy transformation goals. A total of 25 evaluation criteria and five alternatives (solar, wind, hydroelectric, biomass, and geothermal) were considered. Methodologically, the study adopts an integrated SF-DEMATEL–SF-SWARA–SF-TOPSIS approach under the perspectives of decision-makers. In the first stage, the cause–effect relationships among the criteria were analyzed using the SF-DEMATEL method, and nine of the twenty-five criteria were identified as “influencing criteria.” These were subsequently used as direct inputs for the SF-SWARA method, where the criteria weights were determined based on the most influential factors within the system. During the implementation of the SF-SWARA method, to address the issue that the difference operation is not defined for spherical fuzzy sets, the “distance between spherical fuzzy sets” approach was introduced. Based on this, an original version of the SF-SWARA method—previously unavailable in the literature—was developed, representing the methodological novelty of this study. According to the results, technological complexity (w = 0.1622), technological maturity (w = 0.1543), and ease of maintenance and support (w = 0.1524) were identified as the most significant criteria. In the final stage, the derived criteria weights were incorporated into the SF-TOPSIS method to obtain the performance ranking of the alternatives. Relative closeness coefficients were calculated considering the global fuzzy distances to both positive and negative ideal solutions within the SF-TOPSIS framework. The findings reveal that wind energy (ξ = 0.1873) is the most suitable renewable energy source for Istanbul. Overall, the study offers a robust, systematic, and generalizable decision-making framework for energy planning under uncertainty by integrating spherical fuzzy set theory with causal analysis, weighting, and ranking methods.
Özet
Enerji, ekonomik kalkınma ve toplumsal refahın sürdürülebilmesi açısından stratejik bir kaynaktır. Artan nüfus ve kentleşme, enerji talebini hızla artırmakta; bu durum, çevresel etkiler açısından avantajlı olan yenilenebilir enerji kaynaklarının önemini daha da vurgulamaktadır. Yenilenebilir enerji kaynağı seçimi, teknik, ekonomik, çevresel ve sosyal faktörlerin birlikte değerlendirildiği çok kriterli karar verme problemidir. Bu çalışmada, Türkiye’nin enerji dönüşüm hedefleri doğrultusunda İstanbul ili için en uygun yenilenebilir enerji kaynağının belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında 25 değerlendirme kriteri ve 5 alternatif (güneş, rüzgâr, hidroelektrik, biyokütle, jeotermal) ele alınmıştır. Metodolojik olarak çalışma, karar verici görüşleri altında ele alınan SF-DEMATEL–SF-SWARA–SF-TOPSIS bütünleşik yaklaşımına dayanmaktadır. İlk aşamada SF-DEMATEL yöntemiyle kriterler arasındaki neden–sonuç ilişkileri analiz edilmiş ve 25 kriter arasından 9 tanesi “etkileyen kriter” olarak belirlenmiştir. Bu kriterler, sonraki aşamada SF-SWARA yöntemine doğrudan girdi olarak alınmış ve sistemde belirleyici rol oynayan faktörler üzerinden ağırlıklandırma yapılmıştır. SF-SWARA yönteminin uygulanması aşamasında, küresel bulanık kümelerde fark işleminin tanımlı olmaması problemine çözüm olarak “küresel bulanık kümeler arası mesafe” yaklaşımı önerilmiş ve bu doğrultuda yöntemin literatürde yer almayan özgün bir versiyonu geliştirilmiştir. Sonuçlara göre teknoloji karmaşıklığı (w=0,1622), teknolojik olgunluk (w=0,1543) ve teknolojinin bakım ve destek kolaylığı (w=0,1524) en önemli kriterler olarak öne çıkmıştır. Son aşamada, elde edilen kriter ağırlıkları SF-TOPSIS yöntemine entegre edilerek alternatiflerin performans sıralaması elde edilmiştir. SF-TOPSIS ile pozitif ve negatif ideal çözümlere olan küresel bulanık uzaklıklar dikkate alınarak alternatifler için göreli yakınlık katsayıları hesaplanmıştır. Bulgulara göre rüzgâr (ξ=0,1873) İstanbul için en uygun yenilenebilir enerji kaynağı olarak belirlenmiştir. Çalışma, küresel bulanık küme teorisinin nedensel analiz, ağırlıklandırma ve sıralama yöntemleriyle entegrasyonunu sağlayarak belirsizlik altında enerji planlaması için güçlü, sistematik ve genellenebilir bir karar çerçevesi sunmaktadır.