ENTROPİ TEMELLİ TOPSIS, ARAS VE MOOSRA YÖNTEMLERİ İLE GÜNEŞ ENERJİ SANTRALİ KURULUŞ YERİ SEÇİMİ: KOP BÖLGESİ ÖRNEĞİ

Enerji insanoğlunun geleceği için önemli bir kaynaktır. Kalkınmanın ve gelişmişliğin bir göstergesi durumundadır. Enerji kaynaklarına olan ihtiyaç nüfusun artması, teknolojinin gelişmesi, sanayileşme gibi sebeplerle günden güne daha da artmaktadır. Enerji üretiminde fosil kaynakların kısıtlı olması ve çevre kirliliğinin en az seviyede tutulması için yenilenebilir ve çevreye uyumlu kaynakların tercih edilmesi ve geliştirilmesi gerekmektedir. Güneş enerjisi, yenilenebilir enerji kaynakları arasında yüksek potansiyele sahip enerji kaynaklarından biridir. Güneş enerji santrallerinin doğru yere kurulumu enerji verimi açısından oldukça önemlidir. Yatırımı yüksek maliyet gerektirdiğinden ve tarım arazilerini işgal edebileceğinden yanlış bir kurulum yeri seçiminin negatif getirisi yüksek olacaktır. Araştırmanın amacı KOP Bölgesi (Aksaray, Konya, Niğde, Nevşehir, Karaman, Yozgat, Kırıkkale, Kırşehir) sınırları içerisinde güneş enerjisi santrali için en uygun kuruluş yerinin belirlenmesidir. Bu amaçla, yer seçimini etkileyen 8 kriter belirlenmiştir ve kriter ağırlıkları ENTROPİ ile bulunmuştur. Sonrasında, TOPSIS, MOOSRA ve ARAS yöntemleri kullanılarak KOP bölgesinde kurulması düşünülen güneş enerji santrali için uygun kuruluş yeri belirlenmeye çalışılmıştır. Konya Taşkent alternatifi tüm yöntemlerde birinci sırada yer alırken, Karaman Başyayla alternatifi ikinci sırada, Niğde Bor alternatifi ise üçüncü sırada yer almıştır.

SOLAR POWER PLANT LOCATION SELECTION WITH THE ENTROPY BASED TOPSIS, ARAS AND MOOSRA METHODS: THE CASE OF KOP REGION

Energy is an important resource for the future of human beings. It is an indicator of development and sophistication. With the increase in the population and the development of technology, the need for energy has also increased. In order to have limited fossil resources in energy production and to keep environmental pollution at a minimum, renewable and environmentally compatible resources should be preferred and developed. Solar energy is one of the energy sources with high potential among renewable energy sources. Location selection is very important issue for solar energy as negative effect of a wrong location selection will be high because of high investment costs and agricultural land invasion. The aim of this study is to determine the most suitable location for the solar power plant within the boundaries of the KOP Region (Aksaray, Konya, Niğde, Nevşehir, Karaman, Yozgat, Kırıkkale, Kırşehir). 8 criteria that affect the right location selection have been determined and criterion weights were found with ENTROPI. By using TOPSIS, MOOSRA and ARAS methods, it has been tried to determine the most suitable location for the solar power plant planned to be built in the KOP region. Konya Taşkent alternative ranked first in all methods, while Karaman Başyayla alternative ranked second and Niğde Bor alternative ranked third.

___

  • Adıyaman, Ç. (2012). Türkiye’nin Yenilenebilir Enerji Politikaları (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Akçay, M. (2019). AHP-TOPSIS Hibrit Yöntemi ile Türkiye’de Güneş Enerjisi Santrali için Yer Seçimi (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Akgül, Y. (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Türk Bankacılık Sisteminin 2010-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4): 567-582.
  • Alp, İ., Öztel, A., & Köse, M. S. (2015). Entropi Tabanlı MAUT Yöntemi ile Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansı Ölçümü: Bir Vaka Çalışması. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(2): 65 - 81.
  • Altin, H. (2020). A Comparison of performance results of ARAS and MOOSRA methods: American continent countries. Finance and Accounting, 7(2): 173-186.
  • Aslan, Ş. (2019). Güneş Enerji Santrali Yer Seçiminde CBS Kullanımı: Kayseri İli Örneği (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Atılgan, İ. (2000). Türkiye’nin Enerji Potansiyeline Bakış. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 15(1): 31-47.
  • Aytekin, S., & Erol, A. F. (2018). Finansal Performans Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansının Temel Belirleyicisi Midir? BIST Sürdürülebilirlik Endeksinde ARAS Yöntemi ile Bir Uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, UİK Özel Sayısı: 869-886.
  • Bakır, M., & Atalık, Ö. (2018). Entropi ve Aras Yöntemleriyle Havayolu İşletmelerinde Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(1): 617-638.
  • Bilirgen, U. (2018). Sektörel Bakış: Enerji. https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/tr/pdf/2018/02/Sektorel-bakis-2018-enerji.pdf.
  • Budak, İ., Dağ, O., Ömürbek, N., & Karaatlı, M. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Yaşanabilir İllerin Sıralanması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 33: 215-228.
  • Çakır, E., & Can, M. (2019). Best-Worst Yöntemine Dayalı ARAS Yöntemi ile Dış Kaynak Kullanım Tercihinin Belirlenmesi: Turizm Sektöründe Bir Uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(3): 1273-1300.
  • Cebeci, S. (2017). Türkiye’de Güneş Enerjisinden Elektrik Üretim Potansiyelinin Değerlendirilmesi. Uzmanlık Tezi, İktisadi Sektörler ve Koordinasyon Genel Müdürlüğü. http://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2018/11/Seda-cebeci.pdf.
  • Demireli, E., & Tükenmez, N. M. (2012). İşletme Performansının Ölçümü: TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi Üzerine Bir Uygulama. Verimlilik Dergisi, 2012(1): 25-43.
  • Demirer, A. (2017). Güneş Enerjisi Santrali Yer Seçimi Probleminin Analitik Hiyerarşi Prosesi Yardımı ile Değerlendirilmesi (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Beykent Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Deniz, N. (2020). Teknoloji Yönteminde Moora ve Aras Çok Ölçütlü Karar Verme Teknikleri ile Patent Değerleme. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 64: 191-207.
  • Dikici, Y. (2018). Katılım Bankaları İle Mevduat Bankalarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Karşılaştırılması (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). İstanbul Ticaret Üniversitesi, Finans Enstitüsü.
  • Duman, M. H. (2018). Batı Akdeniz Bölgesinde Güneş Enerjisi Santrali için Kuruluş Yeri Seçimi (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Akdeniz Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Ecer, F. (2019). Özel Sermayeli Bankaların Kurumsal Sürdürülebilirlik Performanslarının Değerlendirilmesine Yönelik Çok Kriterli Bir Yaklaşım: ENTROPİ- ARAS Bütünleşik Modeli. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14(2): 365-390.
  • Ertuğrul, İ.,& Özçil, A. (2014). Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 4(1): 267-282.
  • Hamurcu, M., & Eren, T. (2016). Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri Kullanılarak Monaray Teknolojisi Seçimi. Transist 9. Uluslararası Ulaşım Teknolojileri Sempozyumu ve Fuarı, 287-296.
  • Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications A State-of-the-Art Survey. NewYork: Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
  • Işık, Ö. (2019). Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı Aras Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1): 90-99.
  • Karaca, C., & Ulutaş, A. (2018). Entropi ve Waspas Yöntemleri Kullanılarak Türkiye için Uygun Yenilenebilir Enerji Kaynağının Seçimi. Ege Akademik Bakış, 18(3): 483-494.
  • Koca, H. (2019). Coğrafi Bilgi Sistemi ve BAHP ile Güneş Enerjisi Santralleri için Yer Seçimi ve Değerlendirme: Menemen Örneği (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Korucuk, S. (2018). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile İmalat İşletmelerinde TZY Performans Faktörlerinin Önem Derecelerinin Belirlenmesi ve En İdeal Rekabet Stratejisi Seçimi: Ordu İli Örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi İİBF Dergisi, 33(2): 569-593.
  • Kızıltaş, Ş., Mermi, Ö.S., Alağaş, H.M., Bedir, N., & Eren, T. (2017). Ana Haber Bültenlerinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Global Media Journal: Turkish Edition, 8(15): 346-363.
  • Makas, Y., Ömürbek, V., & Ömürbek, N. (2015). AHP ve TOPSIS Yöntemleri ile Kurumsal Proje Yönetim Yazılımı Seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(1): 59-83.
  • Organ, A., & Kaçaroğlu, M. O. (2020). Entropi Ağırlıklı TOPSIS Yöntemi ile Türkiye’deki Vakıf Üniversiteleri’nin Değerlendirilmesi. İşletme ve Bilişim Yönetimi Dergisi, 7(1): 28-45.
  • Ömürbek, N., Karaatlı M., & Yetim, T. (2014). Analitik Hiyerarşi Sürecine Dayalı TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile ADIM Üniversitelerinin Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Dr. Mehmet YILDIZ Özel Sayısı: 189-207.
  • Ömürbek, V. Aksoy, E., & Akçakanat, Ö. (2017a). Bankaların Sürdürülebilirlik Performanslarının ARAS, MOOSRA ve COPRAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8(19): 14-32.
  • Ömürbek, N., Delibaş, D., & Altın, F. G. (2017b). Entropi Temelli Maut Yöntemine Göre Devlet Üniversiteleri Kütüphanelerinin Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi, 13: 72-89.
  • Ömürbek, N., Eren, H., & Dağ, O., (2017c). Entropi-Aras ve Entropi-Moosra Yöntemi ile Yaşam Kalitesi Açısından AB Ülkelerinin Değerlendirilmesi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi İİBF Dergisi, 10(2): 29-48.
  • Ömürbek, N. ve Akçakaya, E. D. U. (2018). FORBES 2000 Listesinde Yer Alan Havacılık Sektöründeki Şirketlerin Entropi, MAUT, COPRAS ve SAW Yöntemleri ile Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1): 257-278.
  • Önder, E., & Doğan, A. (2014). İnsan Kaynakları Temin ve Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerinin Kullanılması ve Bir Uygulama. Journal of Yasar Unıversity, 9(34): 5796-5819.
  • Önel, F. (2014). Kuruluş Yeri Seçiminin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Uygulanması (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Topak, M. S., & Çanakçıoğlu, M. (2019). Banka Performansının Entropi ve Copras Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29: 107-132.
  • Şahin, İ. (2014). Dağıtım Şebeke Yatırım Planlamasında Çok Kriterli Karar Verme Yönteminin Kullanımı (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). İstanbul Ticaret Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Ulutaş, A., Karaköy, Ç., Arıç, K. H., & Cengiz, E. (2018). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Lojistik Merkezi Yeri Seçimi. İktisadi Yenilik Dergisi, 5(2): 45-53.
  • Ulutaş, A. (2019). Entropi ve MABAC yöntemleri ile personel seçimi. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 13(19): 1552 - 1573.
  • Ural, M., Demireli, E., & Özçalık, S. G. (2018). Kamu Bankalarında Performans Analizi: Entropi ve Waspas Yöntemleri ile Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31: 129-141.
  • Varınca, K. B., & Gönüllü, M. T. (2006). Türkiye’de Güneş Enerjisi Potansiyeli ve Bu Potansiyelin Kullanım Derecesi Yöntemi ve Yaygınlığı Üzerine Bir Araştırma. UGHEK’2006: I. Ulusal Güneş ve Hidrojen Enerjisi Kongresi. 21-23 Haziran 2006, ESOGÜ. Eskişehir.
  • Wang, T. C., & Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems with Applications, 36(5): 8980-8985.
  • Wu, J., Sun, J., Liang, L., & Zha, Y. (2011). Determination of weights for ultimate cross efficiency using Shannon ENTROPY. Expert Systems with Applications, 38(5): 5162-5165.
  • Yarlıkaş, S. (2018). Basketbol takımlarının teknik performanslarının CRITIC-MOOSRA yöntemi ile değerlendirilmesi. Journal of Social and Humanities Sciences Research, 5(29): 3848-3859.
  • YEGM (2020). Güneş Enerjisi Potansiyeli Atlası. Erişim Tarihi: 25.06.2019, http://www.yegm.gov.tr/MyCalculator/Default.aspx
  • Yıldırım, M., & Altan, İ. M. (2019). Sigorta Sektörünün Finansal Performansının Entropi Ağırlıklandırmalı TOPSIS Yöntemiyle Analizi ve Değerlendirilmesi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 8(1): 345-358.
  • Yıldız, A., & Demir, Y. (2019). Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Türkiye’nin Yerli Otomobili için En Uygun Fabrika Yerinin Seçimi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(4): 1427-1445.
  • Zavadskas, E. K., &Turskis, Z. (2010). A new additive ratio assessment (ARAS) method in multi criteria decision-making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2): 159-172.
  • TEİAŞ (2020). Türkiye Elektrik İstatistikleri. Erişim Tarihi: 13.04.2019, https://www.teias.gov.tr/tr-TR/turkiye-elektrik-uretim-iletim-istatistikleri
Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi-Cover
  • ISSN: 2147-9208
  • Başlangıç: 2005
  • Yayıncı: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

SÜRDÜRÜLEBİLİR KALKINMADA KAMU BÜTÇESİNİN ÖNEMİ: TÜRKİYE İÇİN EKONOMETRİK BİR ANALİZ

Ferhat AKBEY, Hüseyin USLU

GEZGİN SATICI PROBLEMİ İÇİN ARDIŞIK YEREL ARAMA İLE YENİ BİR HİBRİT GENETİK ALGORİTMA ÖNERİSİ

Osman PALA

SEÇİLMİŞ ÜLKELERİN YENİLİK PERFORMANSLARININ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİYLE ÖLÇÜMÜ

Saniye BAKIR, Süleyman ÇAKIR

DOĞRUDAN YABANCI YATIRIMLARIN AR-GE HARCAMALARI ÜZERİNDEKİ ETKİSİ: SEÇİLİ AB ÜLKELERİ VE TÜRKİYE İÇİN BİR ANALİZ

Hüseyin ÇELİK, Muhyettin ERDEMLİ

G-7 ÜLKELERİ İÇİN PANEL KANTİL REGRESYON YAKLAŞIMIYLA ENERJİ TÜKETİMİ-FİNANSAL GELİŞME İLİŞKİSİ

Oğuz ÖCAL, Volkan HAN

İNGİLTERE MERKEZLİ DÜŞÜK MALİYETLİ HAVAYOLU İŞLETMELERİNİN BREXIT SÜRECİNDEKİ STRATEJİLERİNİN İNCELENMESİ

Eyüp Bayram ŞEKERLİ

İNTİHARIN GELİŞMİŞLİK VE CİNSİYET BAĞLAMINDA İNCELENMESİ: YEREL POLİNOMİYAL VE YEREL KANTİL MODEL YAKLAŞIMLARI

Selahattin GÜRİŞ, Şaban KIZILARSLAN

ŞEHİRLERARASI TAŞIMACILIKTA KULLANILAN OTOBÜSLERE İLİŞKİN SEÇİMLERİN AHP VE CRITIC TABANLI EDAS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Ömer Faruk GÖRÇÜN, Hande KÜÇÜKÖNDER

YÜKSEK ÖĞRETİM ADASI’NDA ÖĞRENCİLERİN EKONOMİYE KATKILARI: DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ÖRNEĞİ

Fırat EMİR, Naki Erdi HEPYILMAZ

YEŞİL İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ ÖLÇEĞİ (YİKYÖ): TÜRKÇE’YE UYARLAMA, GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI

Mustafa KESEN, Murat ÖSELMİŞ