Türkiye'de Elektrik Üretimi İçin Enerji Kaynak Alternatiflerinin Değerlendirilmesi

Abstract

Birden çok girdi ve çıktıya sahip karar birimlerinin göreli performanslarının ölçülmesi için kullanılan klasik veri zarflama analizi (VZA) modellerinde yalnızca kesin sayısal veriler kullanılabilir. Oysa enerji kaynak alternatiflerinin etkinlik analizindeki uzman görüşleri sözel olarak, maliyet girdisi de belirsiz olduğu için bulanık sayılarla ifade edilmektedir. Bu çalışmada, Türkiye’de elektrik üretimi için enerji kaynak alternatiflerinin etkinliği bulanık VZA (BVZA) ile değerlendirilmiştir. Literatürde rastlanan üç farklı BVZA formülasyonu ve yeni bir BVZA formülasyonu olarak bu tezin altıncı bölümünde öne sürülen dual bulanık VZA (DBVZA) ile yapılan analizlerde, enerji alternatiflerinin etkinliklerine göre sıralamasının her dört formülasyonla gerçekleştirilen uygulamaların sonuçlarının uyumlu olduğu görülmüştür. DBVZA, Charnes ve diğ. (1978) tarafından geliştirilen VZA modelinin (CCR modeli) dual formunu temel alan bir bulanık VZA formülasyonudur. Formülasyon α-kesmeleri yaklaşımı kullanılarak doğrusallaştırılmaktadır. Uygulama sonuçlarına göre DBVZA’nın, bulanık girdi ve çıktı değerleri ile yapılan performans analizlerinde, gerek sonuçların diğer formülasyonların sonuçlarıyla uyumu, gerek karar birimlerinin etkinliklerine göre sıralanmasının kolaylığı açısından kullanışlı ve sağlıklı sonuçlar veren bir yöntem olduğu sonucuna varılmıştır.The existing data envelopment analysis (DEA) models for measuring the relative efficiencies of a set of decision making units (DMUs) using various inputs to produce multiple outputs are limited to crisp data. However, the data acquired from expert opinions for evaluating the efficiencies of alternative energy resources is generally in linguistic form. In this research, we propose a fuzzy DEA formulation (Dual Fuzzy DEA - DFDEA) based on dual form of the DEA model developed by Charnes et al. to deal with imprecise or linguistic data that we frequently come across in real-world applications. DFDEA is an alternative fuzzy DEA formulation and the results of applications showed that it is suitable for performance analysis of DMUs that use fuzzy inputs to produce fuzzy outputs. The results are in accordance with other fuzzy DEA formulations and it’s easy to ranks all DMUs with respect to their efficiency scores as there is no many DMUs on the efficient frontier in all α-levels.