Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
268256		A decision support system for electricity generation investment / Elektrik üretim yatırımları için karar destek mekanizması Yazar:MERİH AYŞE ALPAGUT Danışman: PROF. DR. TEVFİK GÜYAGÜLER Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Maden Mühendisliği Bölümü Konu:Maden Mühendisliği ve Madencilik = Mining Engineering and Mining Dizin:Elektrik üretimi = Electricity generation ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Sistem dinamiği = System dynamics	Onaylandı Doktora İngilizce 2010 134 s.
Son yıllarda maden sektöründe süregelen tartışmalar göstermiştir ki, doğal kaynakların efektif kullanımı, modern yaşamın sürdürülebilmesi açısından hayati önem taşımaktadır. Özellikle, sürdürülebilir kalkınma çerçevesinde, maden kaynaklarının işletilmesinin şimdiki kuşağa katkısının, gelecek kuşakların kendi ihtiyaçlarını karşılama potansiyeli göz önünde bulundurularak maksimize edilmesi gerekmektedir. Bu tezin amacı, sistem dinamiği yöntemi uygulanarak optimum elektrik üretim kapasitesini belirlemek amacı ile değişik senaryoların analiz edilebileceği bir karar destek mekanizması oluşturmaktır. Bu bağlamda, Türkiye elektrik üretim sisteminin sistem dinamiği modeli oluşturulmuş ve de önerilen model üzerinde üç senaryonun simulasyonu gerçekleştirilmiştir: İlk senaryo, elektrik üretim açığını hesaplamakta, farklı kaynakların elektrik üretim maliyetlerini karşılaştırarak, linyit kaynaklarını elektrik üretimindeki en uygun kaynak olarak belirlemektedir. İkinci senaryo, elektrik üretimindeki kaynakların mevcut paylarının korunduğunu varsaymakta, ve bu varsayım altında, linyit kaynaklarının tükenmesini ve emisyon oluşumunu irdelemektedir. Son olarak, üçüncü senaryoda, teknolojik gelişmelerin etkisini modele dahil etmek amacıyla yenilenebilir kaynakların teknolojilerinde yaparak öğrenme modele eklenmiştir. Bu senaryoların karşılaştırılması göstermiştir ki, şu anda linyit elektrik üretimi için en ekonomik kaynak olmakla birlikte, güvenli elektrik üretiminin sürdürülebilir olması için elektrik üretimkaynakları çeşitlendirilmelidir. Senaryo analizleri ayrıca yeni teknolojilere yapılan yatırımların enerji verimliliğini arttırdığını ve bu teknolojilerin maliyetlerini düşürerek, doğal kaynakların hem emisyon yayılımı hem de kaynakların tükenmesi bakımından sürdürülebilir olarak tüketilmesini sağladığını göstermiştir.
In the recent years, ongoing debates in the mineral sector has shown that efficient use of natural resources is of vital importance as the use of minerals is essential for modern living. Especially, in the context of sustainable development, it is required that mineral resources should be exploited to maximize the contribution to the well being of current generation without depriving the potential for future generations to meet their own needs. The aim of this thesis is to develop a decision support system using system dynamics methodology where different generation scenario?s can be analyzed to determine the optimum generation capacity in Turkey. For this purpose, a system dynamics model of the Turkish electricity generation system is constructed and three scenarios are simulated on the proposed model: The first scenario estimates the electricity generation deficit, compares generation costs of all electricity resources and identifies lignite as the most economic resource to generate electricity from. Second scenario assumes that current shares of resources in electricity generation are preserved, and investigates depletion of lignite resources and emission generation under this assumption. Finally, in the third scenario, learning by doing in the renewable resource technologies is introduced to the model to incorporate effects of technological progress. The comparison of these scenarios has revealed that, currently, lignite is the most economicalresource for electricity generation; however, electricity generation resources must be diversified to sustain secure electricity generation. The analyses of the scenarios have also shown that, investing in new technologies significantly increases energy efficiencies and decreases costs of these technologies, hence providing sustainable consumption of natural resources in terms of both emission generation and resource depletion.