KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Coğrafya Dergisi / 2023 / Sayı: 47

Rüzgâr Enerji Santrali (RES) Yer Seçimi için BWM-CBS Tabanlı Bir Yaklaşım: Tunceli Örneği

A BWM-GIS Based Approach for Wind Power Plant (WPP) Site Selection: Sample of Tunceli

Zekeriya Konurhan(Munzur Üniversitesi, Edebiyat Fakültesi ve Coğrafya Bölümü)0000-0002-9750-5907
Erkin Başaran(Munzur Üniversitesi, Edebiyat Fakültesi ve Coğrafya Bölümü)0000-0003-0759-561X
Sayfa
15–28
Yayın Tarihi
2024-01-10
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Buna göre, Tunceli’nin güneydoğusunda yer alan Pertek ve Mazgirt çevresi ile Pülümür’ün kuzeyi ve Çemişgezek’in çevresinde fiziki coğrafya açısından uygun şartları sağlayan bazı alanlar RES kurulumuna elverişlidir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Günümüz dünyasında fosil yakıtların yerine alternatif bir enerji kaynak arayışı oldukça popüler bir yaklaşımdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Türkiye’de de RES’ler özellikle 2000’lerin başından itibaren kullanılmaya başlamıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Buna göre, Tunceli’nin güneydoğusunda yer alan Pertek ve Mazgirt çevresi ile Pülümür’ün kuzeyi ve Çemişgezek’in çevresinde fiziki coğrafya açısından uygun şartları sağlayan bazı alanlar RES kurulumuna elverişlidir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2000 Verileri
⚙️Değişkenler:RES · Best-Worst Metot · CBS ile Uygun Yer Seçimi

Özet

Günümüz dünyasında fosil yakıtların yerine alternatif bir enerji kaynak arayışı oldukça popüler bir yaklaşımdır. Güneş panelleri ve rüzgâr enerjisi santralleri gibi yenilenebilir enerji kaynakları fosil yakıtların alternatifleri arasındadır. Rüzgâr enerjisi santralleri hem denizde hem de karada olmak üzere dünyanın birçok bölgesinde aktif olarak kullanılmaktadır. Türkiye’de de RES’ler özellikle 2000’lerin başından itibaren kullanılmaya başlamıştır. Türkiye’deki RES’ler daha çok Ege ve Marmara Bölgesinde yer almaktadır. Çalışma alanı olan Tunceli’de ise herhangi bir RES bulunmamaktadır. Bu çalışmanın temel amacı Tunceli için uygun RES alanlarını önermektir. Bu kapsamda Best-Worst yöntemi (BWM) CBS’ye entegre edilerek kullanılmıştır. BWM yöntemi ikili karşılaştırmaya dayanan Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemidir. Çalışmada BWM modeli kullanılarak “topografya”, “sosyo-ekonomik”, “teknik” ve “lokasyon” olmak üzere dört ana kriter altında 16 kriter belirlenmiştir. Her bir kriter farklı disiplinlerden uzmanlar tarafından anket olarak değerlendirilmiş ve uygun yer seçimi için kullanılmıştır. 16 kriter için ayrı ayrı haritalar oluşturulmuş, kriterlerin açıklamaları yapılmış ve bu haritalar sonuç haritasında kullanılmıştır. BWM modeli kullanılarak tespit edilen kriter ağırlıkları CBS’ye entegre edilerek Tunceli için uygun RES kurulum alanları belirlenmiştir. Buna göre, Tunceli’nin güneydoğusunda yer alan Pertek ve Mazgirt çevresi ile Pülümür’ün kuzeyi ve Çemişgezek’in çevresinde fiziki coğrafya açısından uygun şartları sağlayan bazı alanlar RES kurulumuna elverişlidir.

Abstract

In today’s world, searching for an alternative energy source instead of fossil fuels has become highly popular. Renewable energy sources such as solar panels and wind power plants are the alternatives to fossil fuels. Wind power plants (WPPs) are actively used in several regions of the world, both at sea and on land. In Turkey, WPPs have been used, especially since the early 2000s, with the Aegean and Marmara regions being their prime locations. However, there is no WPP in Tunceli. Thus, the main objective of this study is to recommend suitable WPP areas for Tunceli. In this context, the best-worst method (BWM) was integrated into the geographical information system (GIS) and used in the study. The BWM method is a multi-criteria decision making (MCDM) method based on pairwise comparison. In the study, 16 criteria were determined under four main criteria “topography”, “socio-economic”, “technical,” and “location” by using the BWM model. Experts from different disciplines evaluated each criterion as a questionnaire and used it for appropriate site selection. For the 16 criteria, separate maps were created, explanations of the criteria were established, and these maps were cumulatively used in the resulting map. The criteria weights determined using the BWM model were integrated into the GIS, and suitable WPP installation areas for Tunceli were determined. Accordingly, some areas around Pertek and Mazgirt in the southeast of Tunceli, north of Pülümür, and around Çemişgezek, which provide suitable conditions in terms of physical geography, are suitable for WPP installation.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Konurhan, Z., Başaran, E. (2024). Rüzgâr Enerji Santrali (RES) Yer Seçimi için BWM-CBS Tabanlı Bir Yaklaşım: Tunceli Örneği. Coğrafya Dergisi, Sayı: 47, 15–28. https://doi.org/10.26650/JGEOG2023-1233104

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (49)

  1. Akova, İ. (2003). Dünya enerji sorunu ve yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı. Coğrafya Dergisi, 0(11), 47-73. https:// dergipark.org.tr/tr/pub/iucografya/issue/25060/264568. google scholar
  2. Ali S, Taweekun J, Techato K, Waewsak J, Gyawali S. (2019). GIS based site suitability assessment for wind and solar farms in Songkhla, Thailand. Renewable Energy, 132, 1360-72. https://doi. org/10.1016/j.renene.2018.09.035 google scholar
  3. Anwarzai M. A. ve Nagasaka, K. (2017). Utility-scale implementable potential of wind and solar energies for Afghanistan using GIS multi-criteria decision analysis, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 71, 150-160. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.12.048. google scholar
  4. Arslan, E. ve Solak, A. (2019). Türkiye’de yenilenebilir enerji tüketiminin ithalat üzerindeki etkisi. OPUS International Journal of Society Researches, 10(17), 1380-1407. https://doi.org/10.26466/ opus.521269 google scholar
  5. Aydin N. Y, Kentel E. ve Düzgün S. (2010). GIS-based environmental assessment of wind energy systems for spatial planning: a case study from Western Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14(1), 364-73. https://doi.org/10.1016/j.rser.2009.07.023 google scholar
  6. Baban, S. ve Parry, T. (2001). Developing and applying a GIS-assisted approach to locating wind farms in the UK. Renewable Energy 24, 59-71. google scholar
  7. Baseer M. A., Rehman S., Meyer J.P. ve Alam MM. (2017). GIS-based site suitability analysis for wind farm development in Saudi Arabia. Energy-141, 1166-76. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.10.016 google scholar
  8. Bennui, A., Rattanamanee, P., Puetpaiboon, U., Phukpattaranont, P. ve Chetpattananondh, K. (2007). Site selection for large wind turbine using GIS. In: Proceedings of the PSU-UNS International Conference on Engineering and Environment e ICEE, Phuket. google scholar
  9. Effat, H. A. ve El-Zeiny A. M. (2022). Geospatial modeling for selection of optimum sites for hybrid solar-wind energy in Assiut Governorate, Egypt. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 25(2), 627-637. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2022.03.005. google scholar
  10. Erinç, S. (1953). Doğu Anadolu coğrafyası. İstanbul: İstanbul Üniversitesi Coğrafya Enstitüsü Yayınları. google scholar
  11. Esen, F. ve Avcı, V. (2017). Tunceli ilinde topografik faktörlere göre yerleşmelerin ve nüfusun dağılışı. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10, 376-389. google scholar
  12. Gielen, D., Boshell, F., Saygin, D., Bazilian, M. D., Wagner, N., & Gorini, R. (2019). The role of renewable energy in the global energy transformation. Energy Strategy Reviews, 24, 38-50. https://doi. org/10.1016/j.esr.2019.01.006 google scholar
  13. Gorsevski P. V, Cathcart S., C, Mirzaei G., Jamali M., M., Ye X ve Gomez delcampo E., A. (2013). Group-based spatial decision support system for wind farm site selection in northwest Ohio. Energy Policy, 55, 374-85. google scholar
  14. Gul, M., & Ak, M. F. (2020). Assessment of occupational risks from human health and environmental perspectives: a new integrated approach and its application using fuzzy BWM and fuzzy MAIRCA. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 34(8), 1231-1262. https://doi.org/10.1007/s00477-020-01816-x. google scholar
  15. Gültekin, U. (2019). Türkiye’de rüzgâr enerjisi yatırımlarının gelişimi. Electronic Turkish Studies, 14(4). google scholar
  16. Höfer, T., Sunak, Y., Siddique, H. and Madlener, R. (2016) Wind farm siting using a spatial analytic hierarchy process approach: a case study of the Stadteregion Aachen. Appl Energy, 163, 222-43. google scholar
  17. J. Jangid, A.K. Bera, M. Joseph, V. Singh, T.P. ve Singh, B.K. (2016). Potential zones identification for harvesting wind energy resources in desert region of India e a multi criteria evaluation approach using remote sensing and GIS. Renew. Sustain. Energy Rev. 65, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.06.078. google scholar
  18. Kiziroglu, I. ve Erdogan, A. (2015). Relations between ecosystem and wind energy. Fresenius Environ. Bull. 24, 163-171. google scholar
  19. Langer L., Zaaijer M, Quist J. ve Blok K. (2023). Introducing site selection flexibility to technical and economic onshore wind potential assessments: New method with application to Indonesia, Renewable Energy, 202, 320-335. https://doi.org/10.1016/j.renene.2022.11.084. google scholar
  20. Uyan, M. (2013). GIS-based solar farms site selection using analytic hierarchy process (AHP) in Karapinar region, Konya/Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 28, 11-17. google scholar
  21. Manish, S., Pillai, I. R., & Banerjee, R. (2006). Sustainability analysis of renewables for climate change mitigation. Energy for Sustainable Development, 10(4), 25-36. google scholar
  22. Messaoudi D., Settou N., Negrou B. ve Settou B. (2019). GIS based multi-criteria decision making for solar hydrogen production sites selection in Algeria. International Journal of Hydrogen Energy, 44(60), 31808-31. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2019.10.099. google scholar
  23. MGM, 2022: https://www.mgm.gov.tr/ (Erişim Tarihi 31.12.2022). google scholar
  24. Morris, C., & Jungjohann, A. (2017). Energizing the people. Nature, 551(7682), S138-S140. google scholar
  25. Nedaei, M., Assareh, E., and Biglari, M. (2014). An extensive evaluation of wind resource using new methods and strategies for development and utilizing wind power in Mahshahr station in Iran. Energy ConversManag, 81, 475-503. google scholar
  26. Noorollahi Y, Yousefi H. ve Mohammadi M. (2016). Multi-criteria decision support system for wind farm site selection using GIS. Sustain Energy Tecchn, 13, 38-50. google scholar
  27. Omer, A. M. (2008). Energy, environment and sustainable development. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12(9), 2265-2300. google scholar
  28. Özşahin, E. ve Kaymaz, Ç. (2014). Rüzgâr enerji santrallerinin (RES) kuruluş yeri seçiminin CBS ile analizi: Hatay örneği. TÜBAV Bilim Dergisi, 6 (2), 1-18. https://dergipark.org.tr/tr/pub/tubav/issue/21531/230992. google scholar
  29. Pınar, A., Buldur, A., ve Tuncer, T. (2020). Türkiye’deki rüzgâr enerji santralleri dağılışının coğrafi perspektiften analizi. Doğu Coğrafya Dergisi, 25(43), 167-182. google scholar
  30. Quaschning, V. (2005). Understanding Renewable Energy Systems: Earthscan. Renewable energy, 3, 224-228. google scholar
  31. Renn, O., & Marshall, J. P. (2016). Coal, nuclear and renewable energy policies in Germany: From the 1950s to the “Energiewende”. Energy Policy, 99, 224-232. google scholar
  32. Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, 49-57. google scholar
  33. Rezaei, J. (2016). Best-worst multi-criteria decision-making method: Some properties and a linear model. Omega, 64, 126-130. google scholar
  34. Rezaei, J. (2020). A concentration ratio for nonlinear best worst method. International Journal of Information Technology & Decision Making, 19(3), 891-907. google scholar
  35. Rezaei, J., Nispeling, T., Sarkis, J., & Tavasszy, L. (2016). A supplier selection life cy-cle approach integrating traditional and environmental criteria using the best worst method. Journal of CleanerProduction, 135, 577-588. google scholar
  36. Saraçoğlu, H. (1956). Türkiye coğrafyası üzerine etüdler-I, Doğu Anadolu, İstanbul: Maarif Basımevi. google scholar
  37. SETA. (2017). Dünyada ve Türkiye’de Yenilenebilir Enerji, Sayı 197. İstanbul google scholar
  38. Shorabeh S.N., Firozjaei, H.K. Firozjaei M.K., Jelokhani-Niaraki, M., Homaee M. ve Nematollahi O. (2022). The site selection of wind energy power plant using GIS-multi-criteria evaluation from economic perspectives, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 168. 112778. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112778. google scholar
  39. Siyal, S.H., Mörtberg, U., Mentis, D., Welsch, M., Babelon, I. and Howells, M. (2015). Wind energy assessment considering geographic and environmental restrictions in Sweden: a GIS-based approach, Energy 83, 447-461, https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.02.044. google scholar
  40. Tegou LI, Polatidis H. ve Haralambopoulos D.A. (2010). Environmental management framework for wind farm siting: methodology and case study. J EnvironManag-91. 2134-47. https://doi.org/10.1016/j. jenvman.2010.05.010. google scholar
  41. Tercan, E. (2021). Land suitability assessment for wind farms through best-worst method and GIS in Balıkesir province of Turkey. Sustainable Energy Technologies andAssessments, 47, 101491. google scholar
  42. Tercan, E., Eymen A., Urfalı T. ve Saracoglu O. B. (2021). A sustainable framework for spatial planning of photovoltaic solar farms using GIS and multi-criteria assessment approach in Central Anatolia, Turkey. Land Use Policy 102. 105272. https://doi.org/10.1016/j. landusepol.2020.105272. google scholar
  43. TUREB (2022). https://www.tureb.com.tr/ (Erişim Tarihi 31.12.2022). google scholar
  44. URL-1: http://www.ndrc.gov.cn/zcfb/zcfbghwb/201701/ W0201701173 50627940556.pdf. (Erişim Tarihi 31.12.2022). google scholar
  45. USGS (2022). https://earthexplorer.usgs.gov/ (Erişim Tarihi 31.12.2022). google scholar
  46. Van Haaren R. ve Fthenakis V. (2011). GIS-based wind farm site selection using spatial multi-criteria analysis (SMCA): Evaluating the case for New York State. Renewable and Sustainable Energy Reviews-15, 3332-40. google scholar
  47. Ye Xu, Ye Li, Lijun Zheng, Liang Cui, Sha Li, Wei Li ve Yanpeng Cai (2020). Site selection of wind farms using GIS and multi-criteria decision making method in Wafangdian, China, Energy, 207, 118222. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118222. google scholar
  48. Yılmaz, E. A., & Öziç, H. C. (2018). Renewable energy potential and future aims of Turkey. Ordu University Journal of Social Science Research, 8(3), 525-535. google scholar
  49. Yılmaz, M. (2012). Türkiye’nin enerji potansiyeli ve yenilenebilir enerji kaynaklarının elektrik enerjisi üretimi açısından önemi. Ankara Üniversitesi Çevrebilimleri Dergisi, 4(2), 33-54.DOI:10.1501/Csaum 0000000064. google scholar