Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi

Bayramoğlu, Sena; Supciller, Aliye Ayca

doi:10.17341/gazimmfd.609518

Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi

Aliye Ayça SUPÇİLLER, (Pamukkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Denizli, Türkiye)

Sena BAYRAMOĞLU (Pamukkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Denizli, Türkiye)

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

5 1

Yıl: 2020 Cilt: 35 Sayı: 4 Sayfa Aralığı: 1847 - 1860 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17341/gazimmfd.609518 İndeks Tarihi: 14-01-2021

Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi

Öz:

Yenilenebilir enerji kaynaklarının başında rüzgar enerjisi gelmektedir. Birden çok kriteri esas alarak, çeşitlicoğrafi yapıya ve rüzgar kaynaklarına sahip çok sayıdaki yer içerisinden en uygun rüzgar enerjisine sahipkonumu seçme, çok kriterli karar verme problemlerinden biridir. Karar verme problemlerinde, kararvericilerin kararlarının belirsiz olmasından dolayı, sonuçların hassas olduğu görülmektedir. Bu çalışmada,enerji konusundaki karar verme problemlerindeki belirsizliğin giderilmesi için aralıklı gri sayılar ile entegreedilmiş SWARA, A-GİA ve Gri EDAS yöntemleri kullanılarak rüzgar santrali yer seçimi problemi elealınmıştır. Literatür taraması ve uzmanlarla görüşerek belirlenen kriterlerin ağırlıklarının bulunmasıamacıyla SWARA yöntemi kullanılmış, kriterler dört karar verici tarafından değerlendirilmiştir. Elde edilenbu kriter ağırlıkları kullanılarak alternatiflerin sıralanması için aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ile Gri EDASyöntemlerine başvurulmuş ve lokasyon sıralamaları belirlenmiştir. Aralıklı gri sayılar, karar vericilerinkararını dilsel ifade ile temsil etmek için kullanılmıştır. Uygulamalar sonucunda, rüzgar santrali yer seçimiiçin "Çeşme", en uygun lokasyon olarak bulunmuştur. Çalışma sonuçları, karar vericilere rapor olaraksunulmuş ve çalışma karar vericiler tarafından doğrulanmıştır. Çalışmada rüzgar santrali yer seçimiproblemlerinde ilk kez kullanılan aralıklı gri sayı tabanlı her iki yöntemin de kolay ve uygulanabilir olduğusonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelime:

Wind farm location selection with interval grey numbers based I-GRA and grey EDAS methods

Öz:

Wind energy is the leading renewable energy source. It is one of the multi-criteria decision-making problems to choose the most suitable wind energy location among a large number of places with various geographic structure and wind resources based on multiple criteria. In decision-making problems, the results of the decision-makers are sensitive because of their uncertainty. In this study, the problem of wind farm location selection is discussed by using SWARA, I-GRA and Grey EDAS methods in order to eliminate the uncertainty in energy decision problems by using interval grey numbers. The SWARA method was used to compute the weight of the criteria which were determined by the reviews of experts and the literature. The criteria were evaluated by four decision makers. I-GRA and Grey EDAS methods based on interval grey numbers were used to rank the alternatives using the criteria weights and the location ranking was determined. Interval grey numbers were used to represent the decision makers' decisions in linguistic terms. As a result of the applications, "Çeşme" was chosen as the most suitable location for a wind farm. The results of the study were reported to the decision makers and the study was approved by them. It is concluded that both methods integrated with interval grey numbers, which were used for the first time in wind farm location selection problems, are easy and applicable.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

1. Gigovic L., Pamucar D., Bozanic D., Ljubojevic S., Application of the GIS-DANP-MABAC multi-criteria model for selecting the location of wind farms: A case study of Vojvodina, Serbia, Renewable Energy, 103, 501-521, 2017.
2. Noorollahi Y., Yousefi H., Mohammadi M., Multicriteria decision support system for wind farm site selection using GIS, Sustainable Energy Technologies and Assessments, 13, 38-50, 2016.
3. Özcan İ, Isparta İlinde Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Belirlenmesi ve Bir Rüzgar Santrali Tasarımı, Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ulusal Tez Merkez, 2011.
4. Rezaian S., Jozi S. A., Application of Multi Criteria Decision-Making Technique in Site Selection of Wind Farm- a Case Study of Northwestern Iran, Indian Society of Remote Sensing, 44 (5), 803-809, 2016.
5. Aydin N.Y., Kentel E., Düzgün Ş., GIS-based environmental assessment of wind energy systems for spatial planning: A case study from Western Turkey, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14, 364– 373, 2010.
6. Kumara A., Sah B., Singh A. R., Deng Y., He X., Kumar P., Bansal R.C., A review of multi criteria decision making (MCDM) towards sustainable renewable energy development, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 69, 596–609, 2017.
7. Latinopoulos D., Kechagia K., A GIS-based multicriteria evaluation for wind farm site selection. A regionalscale application in Greece, Renewable Energy, 78, 550-560, 2015.
8. Ahmadi H. B., Petrudi S. H. H. Ve Wang X., Integrating Sustainability into Supplier Selection with Analytical Hierarchy Process and Improved Grey Relational Analysis: A Case of Telecom Industry, Int. J. Adv. Manuf. Technol., 90, 2413-2427, 2017.
9. Özer, S., A feasibility study and evaluation of financing models for wind energy projects: A case study on Izmir Institute of Technology campus area, Yüksek lisans tezi, İzmir Institute of Technology, İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü Akademik Arşiv Sistemi, 2004.
10. Wu Y., Chen K., Zeng B., Yang M., Li L., Zhang H., A cloud decision framework in pure 2-tuple linguistic setting and its application for low-speed wind farm site selection, Journal of Cleaner Production, 142, 2154- 2165, 2017.
11. Kabak M., Sağlam F., Aktaş A., Usability analysis of different distance measures on TOPSIS, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32 (1), 35-43, 2017.
12. Aghdaie M. H., Zolfani S. H. Ve Zavadskas E. K., Decision Making in Machine Tool Selection: An Integrated Approach with SWARA and COPRAS-G Methods, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 24 (1), 12, 2013.
13. Senger Ö., Albayrak Ö. K., Gri İlişki Analizi Yöntemi ile Personel Değerlendirme Üzerine Bir Çalışma, UİİİD-İJEAS, 17, 235-258, 2016.
14. Kaya T., Kahraman C., Multicriteria Renewable Energy Planning Using an Integrated Fuzzy VIKOR & AHP Methodology: The Case of Istanbul, Energy, 35, 2517- 2527, 2010.
15. Stanujkic D., Karabasevic D., Zavadskas E.K., A Framework for the Selection of a Packaging Design Based on the SWARA Method, Inzinerine EkonomikaEngineering Economics, 26 (2), 181–187, 2015.
16. Özbek A., SWARA, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Ve Excel İle Problem Çözümü, 1, Seçkin Yayınevi, 45, 2017.
17. Zolfani S.H., Saparauskas J., New Application of SWARA Method in Prioritizing Sustainability Assessment Indicators of Energy System, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 24 (5), 408-414, 2013.
18. Malek A., Ebrahimnejad S., Tavakkoli-Moghaddam R., An Improved Hybrid Grey Relational Analysis Approach for Green Resilient Supply Chain Network Assessment, Sustainability, 9, 1433, 2017.
19. Keshavarz Ghorabaee M., Zavadskas E.K., Olfat L., Turskis Z., Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS), Informatica, 26 (3), 435–451, 2015.
20. Özmen M., Kızılkaya Aydoğan E., Robust multi‑criteria decision making methodology for real life logistics center location problem, Artificial Intelligence Review, 53, 725–751, 2020.
21. Özerdem B., Özer S., Tosun M., Feasibility Study of Wind Farms: A Case Study for İzmir, Turkey, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 94, 725–743, 2006.
22. Lee A. H. I., Chen H. H., Kang H. Y., Multi-criteria decision making on strategic selection of wind farms, Renewable Energy, 34, 120–126, 2009.
23. Haaren R. V., Fthenakis V., 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– 3340, 2011.
24. Gorsevski P. V., Cathcart S. C., Mirzaei G., Jamali M. M., Ye X., Gomezdelcampo E., A group-based spatial decision support system for wind farm site selection in Northwest Ohio, Energy Policy, 55, 374–385, 2013.
25. Yeh T. M., Huang Y. L., Factors in determining wind farm location: Integrating GQM, fuzzy DEMATEL, and ANP, Renewable Energy, 66, 159-169, 2014.
26. Iyappan L., Pandian P. K., Geoprocessing model for identifying potential wind farm locations, IET Renewable Power Generation, 10 (9), 1287-1297, 2016.
27. Jones D. F., Wall G., An Extended Goal Programming Model For Site Selection in The Offshore Wind Farm Sector, Ann Oper. Res., 245, 121–135, 2016.
28. Kim T., Park J., Maeng J., Offshore wind farm site selection study around Jeju Island, South Korea, Renewable Energy, 94, 619-628, 2016.
29. Saleous N., Issa S., Mazrouei J. A., Gis-Based Wind Farm Site Selection Model Offshore Abu Dhabi Emirate, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLI-B8, XXIII ISPRS Congress, 12–19 July 2016, Prague, Czech Republic, 2016.
30. Sánchez-Lozano J. M., García-Cascales M. S., Lamata M. T., GIS-based onshore wind farm site selection using Fuzzy Multi-Criteria Decision Making methods Evaluating the case of Southeastern Spain, Applied Energy, 171, 86–102, 2016.
31. Höfer T., Sunak Y., Siddique H., Madlener R., Wind farm siting using a spatial Analytic Hierarchy Process approach: A case study of the Städteregion Aachen, Applied Energy, 163, 222–243, 2016.
32. Yunna W., Jinying Z., Jianping Y., Shuai G., Haobo Z., Study of decision framework of offshore wind power station site selection based on ELECTRE-III under intuitionistic fuzzy environment: A case of China, Energy Conversion and Management, 113, 66–81, 2016.
33. Afsordegan A., Vasto-Terrientes L. D., Valls A., Agell N., Sánchez M., Finding the most sustainable wind farm sites with a hierarchical outranking decision aiding method, Ann. Oper. Res., 2017.
34. Ali S., Lee S. M., Jang C. M., Determination of the Most Optimal On-Shore Wind Farm Site Location Using a GIS-MCDM Methodology: Evaluating the Case of South Korea”, Energies, 10, 2072, 2017.
35. Baseer M. A., Rehman S., Meyer J. P., Alam M. M., GIS-based site suitability analysis for wind farm development in Saudi Arabia”, Energy, 141, 1166-1176, 2017.
36. Ziemba P., Watróbski J., Zioło M., Karczmarczyk A., Using the PROSA Method in Offshore Wind Farm Location Problems”, Energies, 10, 1755, 2017.
37. Pamucar D., Gigovic L., Bajic Z., Janoševic M., Location Selection for Wind Farms Using GIS MultiCriteria Hybrid Model: An Approach Based on Fuzzy and Rough Numbers, Sustainability, 9, 1315, 2017.
38. Chaouachi A., Covrig C. F., Ardelean M., Multi-criteria selection of offshore wind farms: Case study for the Baltic States, Energy Policy, 103, 179–192, 2017.
39. Wu Y., Chen K., Xu H., Xu C., Zhang H., Yang M., An innovative method for offshore wind farm site selection based on the interval number with probability distribution, Engineering Optimization, 49 (12), 2174- 2192, 2017.
40. Ayodele T. R., Ogunjuyigbe A. S. O., Odigie O., Munda J. L., A multi-criteria GIS based model for wind farm site selection using interval type-2 fuzzy analytic hierarchy process: The case study of Nigeria, Applied Energy, 228, 1853–1869, 2017.
41. Bili A., Vagiona D. G., Use of multicriteria analysis and GIS for selecting sites for onshore wind farms: the case of Andros Island (Greece), European Journal of Environmental Sciences, 8 (1), 5–13, 2018.
42. Bansal R. C., Bharadwaj A. K., Exploring Feasibility and Scope for Wind Resource Potential with Turbine Selection for a Land Site, Asian Journal of Electrical Sciences, ISSN: 2249-6297, 7 (1), 10-19, 2018.
43. Vagiona D. G., Kamilakis M., Sustainable Site Selection for Deniz-üstü Wind Farms in the South AegeanGreece, Sustainability, 10, 749, 2018.
44. Mytilinou V., Lozano-Minguez E., Kolios A., A Framework for the Selection of Optimum Offshore Wind Farm Locations for Deployment, Energies, 11, 1855, 2018.
45. Wu B., Yip T. L., Xie L., Wang Y., A Fuzzy-MADM Based Approach for Site Selection of Offshore Wind Farm in Busy Waterways in China, Ocean Engineering, 168, 121–132, 2018.
46. Ayodele T. R., Ogunjuyigbe A. S. O., Odigie O., Jimoh A. A., On the most suitable sites for wind farm development in Nigeria, Data in Brief, 19, 29–41, 2018.
47. Bravo M., Jones D., Pla-Santamaria D., Wall G., Robustness of weighted goal programming models: an analytical measure and its application to offshore windfarm site selection in United Kingdom, Ann Oper. Res., 267, 65–79, 2018.
48. Kim C., Jang S., Kim T. Y., Site selection for offshore wind farms in the southwest coast of South Korea, Renewable Energy, 120, 151-162, 2018.
49. Argın M., Yerci V., Erdoğan N., Küçüksarı S., Calı Ü., Exploring the Offshore Wind Energy Potential of Turkey Based on Multicriteria Site Selection, Energy Strategy Reviews, 23, 33–46, 2019.
50. Keršuliene V., Zavadskas E. K. ve Turskis Z., Selection of Rational Dispute Resolution Method by Applying New Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA), Journal of Business Economics and Management, 11 (2), 243–258, 2010.
51. Ruzgys A., Volvačiovas R., Ignatavičius C. ve Turskis Z., Integrated Evaluation Of External Wall Insulation in Residential Buildings Using SWARA-TODIM MCDM Method, Journal of Civil Engineering and Management, 20 (1), 103-110, 2014.
52. Özbek A., Demirkol İ., Lojistik Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin SWARA ve GİA Yöntemleri İle Analizi, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (KÜSBD), 8 (1), 71-86, 2018.
53. Akel G., Çakır E., Doğaner M., Türkiye’de Faaliyet Gösteren Özel Alışveriş Sitelerinin Bütünleşik SWARA-WASPAS Yöntemi İle Değerlendirilmesi, UİİİD-IJEAS, 18, 599-616, 2018.
54. Stanujkic D., Magdalinovic N., Jovanovic R. ve Stojanovic S., An Objective Multi-Criteria Approach to Optimization Using MOORA Method and Interval Grey Numbers, Technological and Economic Development of Economy, 18 (2), 331-363, 2012.
55. Keshavarz Ghorabaee M., Zavadskas E. K., Olfat L., Turskis Z., Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance From Average Solution (EDAS), Informatica, 26 (3), 435-451, 2015.
56. Stanujkic D., Zavadskas E.K., Keshavarz Ghorabaee M., Turskis Z., An Extension of the EDAS Method Based on the Use of Interval Grey Numbers, Studies in Informatics and Control, 26 (1), 5-12, 2017.
57. Dahooie J. H., Abadi E. B. J., Vanaki A. S. ve Firoozfar H. R., Competency-Based IT Personnel Selection Using a Hybrid SWARA and ARAS-G Methodology, Hum. FactorsMan, 28, 5–16, 2017.

APA	Supciller A, Bayramoğlu S (2020). Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi. , 1847 - 1860. 10.17341/gazimmfd.609518
Chicago	Supciller Aliye Ayca,Bayramoğlu Sena Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi. (2020): 1847 - 1860. 10.17341/gazimmfd.609518
MLA	Supciller Aliye Ayca,Bayramoğlu Sena Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi. , 2020, ss.1847 - 1860. 10.17341/gazimmfd.609518
AMA	Supciller A,Bayramoğlu S Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi. . 2020; 1847 - 1860. 10.17341/gazimmfd.609518
Vancouver	Supciller A,Bayramoğlu S Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi. . 2020; 1847 - 1860. 10.17341/gazimmfd.609518
IEEE	Supciller A,Bayramoğlu S "Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi." , ss.1847 - 1860, 2020. 10.17341/gazimmfd.609518
ISNAD	Supciller, Aliye Ayca - Bayramoğlu, Sena. "Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi". (2020), 1847-1860. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.609518

APA	Supciller A, Bayramoğlu S (2020). Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(4), 1847 - 1860. 10.17341/gazimmfd.609518
Chicago	Supciller Aliye Ayca,Bayramoğlu Sena Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35, no.4 (2020): 1847 - 1860. 10.17341/gazimmfd.609518
MLA	Supciller Aliye Ayca,Bayramoğlu Sena Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.35, no.4, 2020, ss.1847 - 1860. 10.17341/gazimmfd.609518
AMA	Supciller A,Bayramoğlu S Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2020; 35(4): 1847 - 1860. 10.17341/gazimmfd.609518
Vancouver	Supciller A,Bayramoğlu S Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2020; 35(4): 1847 - 1860. 10.17341/gazimmfd.609518
IEEE	Supciller A,Bayramoğlu S "Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35, ss.1847 - 1860, 2020. 10.17341/gazimmfd.609518
ISNAD	Supciller, Aliye Ayca - Bayramoğlu, Sena. "Aralıklı gri sayı tabanlı A-GİA ve gri EDAS yöntemleriyle rüzgar santrali yer seçimi". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35/4 (2020), 1847-1860. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.609518