Stokastik Programlama Yaklaşımı ile Elektrik Üretim Endüstrisinin Modellenmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Nükleer Enerji Mühendisliği A.B.D., Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HASAN BASRİ ARSLAN
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): ŞULE ERGÜN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu tez çalışmasında, talep büyüme belirsizliği altında konvansiyonel ve yenilenebilir elektrik üretim teknolojilerinin değerlendirildiği, çoklu hedefler içeren büyüme planlaması (GEP) problemi için, bir modelleme çerçevesi ile bunun çözümü için uygun matematik modellerin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Enerji-ekonomi-çevre etkilerinin bir arada değerlendirilmesi, enerji ve çevre politikalarının üretim endüstrisi üzerindeki etkilerinin incelenmesi, uzun vadeli talep projeksiyonlarının ihtiva ettiği belirsizliklerin modellenmesi, maliyet ve başlıca hava kirleticilere ait emisyonların daha ileri düzeyde optimize edilmesine olan güncel ihtiyaçlar, esnek GEP modellerinin geliştirilmesini zorunlu hale getirmektedir. Gündemde olan bu konuların çözümüne katkı sağlamak amacıyla, bu çalışmada, çoklu hedef fonksiyonlarının, talep büyüme belirsizliği altında, farklı teknik ve güvenlik sınırlarını sağlayacak şekilde aynı anda optimize edilmesine olanak sağlayacak çok-hedefli çok-periyotlu büyüme planlaması modelleri önerilmiş ve esnek yapıda geliştirilen bu modellerin, karar vericilere farklı senaryoların etkilerinin incelenmesinde imkan sağlaması hedeflenmiştir. En uygun büyüme alternatiflerinin belirlenmesi amacıyla, maliyetler ile CO2 ve NOx (ve SO2) emisyonlarına ait hedef fonksiyonlarının, ekonomik, teknik, işletme ve çevresel sınır koşulları altında aynı anda optimize edilmesine olanak sağlayacak çok-periyotlu, çok-hedefli GEP ile stokastik, çok-periyotlu, çok-aşamalı, çok-hedefli GEP modelleri önerilmiştir. Karmaşık tamsayı doğrusal programlama problemleri olarak ifade edilen modellerde, Pareto optimal çözümler, çok-hedefli matematik programlama yaklaşımlarının uygulanmasıyla elde edilmiştir. Karar vericiler için en iyi çözümün bulunması amacıyla da bulanık karar verme metodu kullanılmıştır. Stokastik programlamanın başlıca zorluklarından birisi stokastik sürekli süreçlerin sonlu sayıda üretilecek senaryolar ile tanımlanabilmesidir. Talep büyümesine ait belirsizliğin modellenmesinde, yıllık elektrik enerjisi talep verisinin Geometrik Brown Hareketi'ni takip ettiği gösterilmiştir. Çok-aşamalı ağaç yapısı kapsamındaki senaryolar, marjinal istatistik momentlerini kullanan eşleştirme metodu ile üretilmiş, simülasyonlar için ise Monte Carlo metotları kullanılmıştır. Enerji modelleri tarafından referans alınan, konvansiyonel ve yenilenebilir güç teknolojilerine ait teknik performans, maliyet ve emisyon özellikleri, simülasyonlar için gerekli olan anlamlı ve tutarlı veri ihtiyacı nedeniyle ayrıca sentezlenmiştir. Son olarak, önerilen modellerin uygunluğu ve çözüm metotlarının performansı, Türkiye elektrik üretim endüstrisinin aktüel durumu için gösterilmiştir. Benzeri şekilde Türkiye enerji arz ve talep büyümesi ile emisyonların durumu 2030 yılı için incelenmiştir. Enerji-ekonomik modelleme platformu LEAP kullanılarak Türkiye toplam birincil ve nihai enerji talebi, elektrik üretim projeksiyonları ile başlıca hava kirleticilerine ait (sera gazları, SO2, NOx, CO2) emisyonlar incelenmiş ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Simülasyon sonuçları değerlendirildiğinde bu tez çalışması, enerji-ekonomi-çevre etkilerinin belirsizlik altında beraberce değerlendirildiği GEP modelleri konusunda karar vericiler için deterministik ve stokastik modelleriyle uygun bir araç sunmaktadır. Geliştirilen modeller, sunduğu uçtan-uca karar destek sistemi tasarımıyla, farklı büyüme alternatiflerinin değerlendirilmesi, sürdürülebilir kalkınma hedeflerine ulaşılması çerçevesinde; enerji sistemleri, enerji ekonomisi ve çevreye dair alınacak siyasal kararların uzun vadeli etkilerinin belirlenebilmesine imkan sağlayabilecektir.