Journals / 19 Mayıs Sosyal Bilimler Dergisi / 2021 / Cilt: 2 - Sayı: 2

FORECASTING OF TURKEY’S RENEWABLE ENERGY SOURCES UP TO YEAR 2030

TÜRKİYE’NİN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARININ 2030 YILINA KADAR TAHMİNİ

Pages
288–313
Publication Date
2021-06-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In addition, it was concluded that wind energy investments and incentives should be increased a little more in order to reach the target.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The future of renewable energy, which has begun to compete with conventional energy as a result of recent developments, has become an interesting issue in recent years.
📊
Key Findings & Data:Since the United Nations Sustainable Development goals are determined for 2030 and Turkey has offered to the Paris Convention of 30 September 2015 the targets for electricity generation from renewable energy for the 2021-2030 period in the Intended National Determined Contribution, the forecast year was chosen as 2030.
💡
Conclusion & Impact:In addition, it was concluded that wind energy investments and incentives should be increased a little more in order to reach the target.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2030 Verileri
⚙️Variables:Yenilenebilir Enerji Kaynakları · Öngörü · ARIMA

Abstract

The future of renewable energy, which has begun to compete with conventional energy as a result of recent developments, has become an interesting issue in recent years. Since the United Nations Sustainable Development goals are determined for 2030 and Turkey has offered to the Paris Convention of 30 September 2015 the targets for electricity generation from renewable energy for the 2021-2030 period in the Intended National Determined Contribution, the forecast year was chosen as 2030. In the study, the 2030 estimation of the installed capacities of each renewable energy types was made using the Box-Jenkins ARIMA methodology, and the 2030 employment estimation was made with the JEDI model (Jobs and Economic Development Impact), which is a spreadsheet-based model. As a result; Turkey's hydroelectric power and solar energy will reach Intended National Determined Contribution’s target and wind energy is expected to be much closer. In addition, it was concluded that wind energy investments and incentives should be increased a little more in order to reach the target. However, the installed capacity is expected to increase over time of all types of renewable energy in Turkey. It is predicted that the energy types that are expected to create the most employment among renewable energy plants in 2030 will be hydraulic energy, solar energy and wind energy, respectively.

Özet

Yenilenebilir enerji teknolojisindeki gelişmeler sonucunda konvansiyonel enerji maliyeti ile rekabet edecek hale gelmeye başlayan yenilenebilir enerjinin geleceği son yıllarda ilgi çekici bir konu haline gelmiştir. Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma hedeflerinin 2030 yılı için belirlenmesi, Türkiye’nin 30 Eylül 2015 tarihinde Paris Anlaşmasına sunduğu ve 2021-2030 dönemini içeren Niyet Edilen Ulusal Katkı Beyanında sera gazı azaltım, güneş, rüzgar ve hidrolik gibi yenilenebilir enerjiden elde edilecek elektrik üretimleri hedefleri olduğu için 2030 yılı kritik bir yıl olarak görüldüğünden dolayı çalışmada tahmin yılı olarak 2030 yılı seçilmiştir. Makalede yenilenebilir enerji türlerinin ayrı ayrı kurulu güçlerinin 2030 yılı için tahminlemesi Box-Jenkins ARIMA metodolojisi kullanılarak yapılmış olup 2030 yılı istihdam tahmini ise elektronik tablo tabanlı bir model olan JEDI modeli (İstihdam ve Ekonomik Kalkınma Etkisi) ile gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak Türkiye’nin Niyet Edilen Ulusal Katkı Beyanında hidrolik enerji ve güneş enerjisi hedefine ulaşacağı ve rüzgar enerjisi hedefine de çok yaklaşılacağı öngörülmüş olup hedefe ulaşılabilmesi için rüzgar enerjisi yatırımlarının ve teşviklerinin biraz daha artırılması gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Bununla birlikte Türkiye’de tüm yenilenebilir enerji türlerinin kurulu güçlerinin zamanla artış göstereceği ve 2030 yılında yenilenebilir enerji santralleri içinde en çok istihdam yaratacağı tahmin edilen enerji türünün Hidrolik enerji, ikinci sırada güneş enerjisi ve üçüncü sırada ise rüzgar enerjisi olacağı öngörülmüştür.

🔖

Cite This Article

GÜLLÜ, M., KARTAL, Z. (2021). FORECASTING OF TURKEY’S RENEWABLE ENERGY SOURCES UP TO YEAR 2030. 19 Mayıs Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 2 - Sayı: 2, 288–313. https://ajindex.com/articles/435394

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Altan, Ş. ve Ediz, A. (2009). Girdi Katsayılarının Güncellenmesi İçin RAS ve Hedef Programlama Modellerinin Kullanımı. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(3), 79-92.
  2. Akan, Y., & Tak, S. (2003). Türkiye Elektrik Enerjisi Ekonometrik Talep Analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 17(1-2).
  3. Akay, D., & Atak, M. (2007). Grey prediction with rolling mechanism for electricity demand forecasting of Turkey. Energy, 32(9), 1670-1675.
  4. Blazejczak, J., Braun, F. G., Edler, D., & Schill, W. P. (2014). Economic effects of renewable energy expansion: A model-based analysis for Germany. Renewable and sustainable energy reviews, 40, 1070-1080.
  5. Bozkurt, H. Y. (2013).
  6. Zaman Serileri Analizi, Genişletilmiş 2. Baskı,
  7. Ekin Basım Yayın Dağıtım, Bursa. Chen, J., Yu, J., Song, M., & Valdmanis, V. (2019). Factor decomposition and prediction of solar energy consumption in the United States. Journal of Cleaner Production, 234, 1210-1220.
  8. Demircan, Z. (2013). “What Energy Mix For Turkey in 2030”. T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, Enerji İşleri Genel Müdürlüğü, 26 Mart 2013, Ankara, http://events.ewea.org/events/workshops/wp-content/uploads/2013/03/EWEA-TUREB-Workshop-27-3-2013-Zafer-Demircan.pdf (Erişim Tarihi, 25.04.2020).
  9. Dikmen, N. (2009). Ekonometri Temel Kavramlar ve Uygulamalar (1.baskı). Ankara:
  10. Nobel Yayın Dağıtım. Dumitru, C. D., & Gligor, A. (2019). Wind energy forecasting: a comparative study between a stochastic model (ARIMA) and a model based on neural network (FFANN). Procedia Manufacturing, 32, 410-417.
  11. Ediger, V. Ş., & Akar, S. (2007). ARIMA forecasting of primary energy demand by fuel in Turkey. Energy policy, 35(3), 1701-1708.
  12. EPDK (2019). “Elektrik Piyasası Sektör Raporu, Ocak 2020”, T.C. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu, Strateji Geliştirme Dairesi Başkanlığı,Ankara.
  13. ETKB (2019). “Türkiye Elektrik Enerjisi Talep Projeksiyonu Raporu”, T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, https://www.enerji.gov.tr/File/?path=ROOT%2F1%2FDocuments%2FE%C4%B0GM%20Ana%20Rapor%2FT%C3%BCrkiye%20Elektrik%20Enerjisi%20Talep%20Projeksiyonu%20Raporu.pdf (Erişim Tarihi: 19.04.2020)
  14. Gujarati, D. N. ve Porter, D. C. (2018). Temel Ekonometri, 5.Basımdan Çeviri. (Çev. Ümit Şenesen, Gülay Günlük Şenesen). İstanbul:
  15. Literatür. Haiges, R., Wang, Y. D., Ghoshray, A., & Roskilly, A. P. (2017). Forecasting electricity generation capacity in Malaysia: an auto regressive integrated moving average approach. Energy Procedia, 105, 3471-3478. H