Elektrik talep tahminine dayalı karma tam sayılı programlama ile Türkiye'nin stratejik enerji üretimi planlaması

Abstract

Bu tezde, Türkiye için enerji planlama problemi, stratejik planlama, enerji politikası, enerji güç kapasite planlaması, teknoloji seçimi ve çevre politikaları açısından ele alınmaktadır. Stratejik elektrik planlaması kapsamında; fosil yakıtlar, yenilenebilir enerji, nükleer enerji gibi alternatif teknolojileri göz önünde bulunduran karışık tam sayılı matematiksel programlama modeli önerilmiştir. Çalışmada maliyetin (yatırım, operasyon ve bakım) en küçüklenmesine ek olarak, CO2 emisyonunun sınırlandırılması, enerji kaynak paylaşımı kısıtlama politikaları ve yenilenebilir enerji teşvik politikaları gibi hususlar önerilen modelde ele alınmıştır. Planlama sürecinde elektrik talebini tahmin etmek için regresyon metotları, üstel düzeltme, Winter ve Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) yöntemleri gibi bir dizi tahmin tekniği kullanılmış ve farklı hata ölçüm kriterleri kullanılarak en iyi yöntem seçilmiştir. Modelin bir uygulaması olarak Türkiye'nin Stratejik Elektrik Planlama Problemi ele alınmış ve iki farklı (2021-2030 ve 2021-2040) planlama aralığı için çözülmüştür. Sonuçlar, yenilenebilir enerji üretim seçenekleri olan güneş, rüzgâr ve hidroelektrik alternatiflerinin kullanımının önemli ölçüde artacağını, enerji üretiminde fosil yakıtların kullanımının ise belirgin bir şekilde azalacağını göstermektedir. Sonuç olarak, bu araştırma yenilenebilir enerji yatırımlarının kademeli olarak artırılmasını ve uzun vadede fosil yakıt alternatiflerinin yerini almasını önermektedir. Bu değişiklik yalnızca yatırım, işletme ve bakım maliyetlerini düşürmekle kalmayacak, aynı zamanda emisyon seviyesini de önemli ölçüde düşürecektir.

In this thesis, energy planning problem for Turkey is considered in terms of strategic planning, energy policy, energy power capacity planning, technology selection, and environmental policies. In strategic electricity planning, a mixed integer mathematical programming model is proposed that considers alternative technologies such as fossil fuels, renewable energy, nuclear energy, etc. In research problem, a set of energy resources are considered simultaneously and in addition to cost minimization (investment costs, operation, and maintenance costs), different strategic level policies such as minimization of CO2 emissions, energy resource share restriction policies, and renewable energy promotion policies are also taken into account. To forecast electricity demand during the planning horizon a set of forecasting techniques such as regression methods, exponential smoothing, Winter's method, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) methods are used, and best method is selected using different error measures. As an application of the model, Turkey Strategic Electricity Planning Problem is studied, and it is solved for two different (2021-2030 and 2021-2040) planning intervals. The results show that use of renewable energy generation options namely solar, wind and hydroelectric alternatives will increase significantly while use of fossil fuels in energy generation will decrease sharply. In conclusion, this research recommends increasing renewable energy investments gradually and replace fossil fuel alternatives in the long run. This change will not only lower investment, operation, and maintenance costs both also produces lower emissions.