Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışmanın amacı, deterministik ve stokastik yaklaşımların kentsel enerji verimliliği ölçümünde etkilerini ve sonuçlarını göstermektir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Kentsel sürdürülebilirlik araştırmalarında, kentsel enerji verimliliğini ölçmek için en çok ihtiyaç duyulan yöntemler kıyaslama yöntemleri olmuştur. Kentsel enerji verimliliğinin parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle kıyaslanması, enerji alanında önemlidir. Veri Zarflama Analizi (DEA) ve Stokastik Sınır Analizi (SFA), çeşitli endüstrilerin performansını çoklu göstergelerle ölçmek için ideal yaklaşımlardır. Bu çalışma, kentsel enerji verimliliğini VZA ve SFA metodolojilerini kullanarak deterministik ve stokastik yollarla değerlendirmektedir. Stokastik yöntem, verilerdeki gürültüyü dikkate alır ve enerji verimliliğinin kritik başarı parametrelerini ölçer. Çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) ve Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu (EPDK) Kalkınma Raporlarından elde edilen veriler deterministik ve stokastik yaklaşımlara eklenerek Türkiye'nin 30 büyük şehri için kentsel enerji verimliliği kıyaslaması yapılmıştır. Çalışmanın amacı, deterministik ve stokastik yaklaşımların kentsel enerji verimliliği ölçümünde etkilerini ve sonuçlarını göstermektir.
Abstract
In urban sustainability researches, benchmarking methods have become the most needed ways to measure urban energy efficiency. Benchmarking the efficiency of urban energy with parametric and non-parametric methods are important cases within the energy field. Data Envelopment Analysis (DEA) and Stochastic Frontier Analysis (SFA) are ideal approaches to measure performance of various industries with multiple indicators. Stochastic method considers the noise in data and evaluates the critical success parameters of energy efficiency by separating noise from efficiency scores. This study evaluates urban energy efficiency by deterministic and stochastic ways with deploying DEA and SFA methodologies. The aim of the study is to show the effects and results of deterministic and stochastic approaches in urban energy efficiency measurement and to evaluate how Data Envelopment Analysis (DEA) and Stochastic Frontier Analysis (SFA) can be used to derive measures of efficiency and productivity change over time in complex multi‐output multi‐input contexts in the production and consumption of energy services. Using data gathered from Turkish Statistical Institute (TURKSTAT) and Energy Market Regulatory Authority (EMRA) Development Reports. In the study, 30 cities, which are accepted as metropolitans of Turkey by government, are selected as Decision Making Units (DMUs) of both methods. As a result, different efficiency estimates are presented and evaluated within the scope of statistical noise, multiple inputs and outputs by DEA and SFA methods. Keywords: Urban Energy Efficiency; Urban Sustainability; Stochastic Frontier Analysis; Data Envelopment Analysis