TÜRKİYE NİN UZUN DÖNEM ELEKTRİK TALEBİ VE BUNA BAĞLI CO 2 EMİSYONUNUN TAHMİNİ

Transkript

1 Hava Kirliliği ve Kontrolü Ulusal Sempozyumu 2008, Ekim 2008, HATAY TÜRKİYE NİN UZUN DÖNEM ELEKTRİK TALEBİ VE BUNA BAĞLI CO 2 EMİSYONUNUN TAHMİNİ Levent TÜRKER, Merih AYDINALP KÖKSAL ( ) Hacettepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Çevre Mühendisliği Bölümü, Beytepe/Ankara ÖZET Türkiye nin hızlı nüfus artışı ve ekonomik büyümesiyle paralel olarak enerji ve özellikle elektrik kullanımında büyük artış vardır. Uzun dönem elektrik talebinin doğru ve güvenilir tahmin edilmesi, ülkemizin enerji stratejisininin belirlenmesinde önemli rol oynayacaktır. Bu çalışmada, Türkiye nin uzun dönem elektrik talebini tahmin edebilecek ekonometrik ve yapay sinir ağları modelleri geliştirilmiş; 2020 yılına kadar elektrik talebi and tepe yük değerleri tahmin edilmiştir. Türkiye geneli uzun dönem talep tahminleri, planlalan termik santrallerin yakıt türleri bazında dağıtılmıştır. Bu yakıt türlerinin emisyon faktörleri kullanılarak Türkiye nin uzun dönem CO 2 emisyonu elde edilmiştir. Modellerin sonuçlarına göre Türkiye genelinde 2020 yılı için kötümser, vasat ve iyimser senaryolar bazında elektrik tüketim değerleri sırasıyla 325 TWh, 374 TWh ve 413 TWh olarak tahmin edilmektedir. Bunun yanında, 2020 yılında yaklaşık CO 2 emisyonunun senaryolara göre sırasıyla 138, 177 ve 207 milyon ton olması beklenmektedir. ABSTRACT Turkey s rapidly growing population and economy have fueled a rapidly growing demand for energy, particularly for electricity. Long term electricity demand forecasts should play a vital role in determining Turkey s energy strategy. In this study, econometric and artificial neural network models are developed to forecast long term electric demand for Turkey and used to forecast electricity demand and peak loads till to Turkey s long term forecasted total demand is distributed based on the fuel type of the planned power plants. Long term associated CO 2 emission is obtained using the emission factors of the fuel types. Based on the models results, the total forecasted electricity demand of Turkey in 2020 is estimated as 325 TWh, 374 TWh and 413 TWh for low, medium and high growth rate scenarios, respectively. Furthermore, CO 2 emission for 2020 is predicted as 138, 177, and 207 million tonnes for low, medium, and high scenarios, respectively. ANAHTAR SÖZCÜKLER Elektrik Talep Tahmini, CO 2 Emisyonu GİRİŞ Türkiye de hızlı nüfus artışı ve ekonomideki büyümeye paralel olarak enerji ve özellikle elektrik kullanımında büyük artış vardır larda Türkiye deki enerji talebi yaklaşık yılda aydinalp@hacettepe.edu.tr 822

2 %4 artarken elektrik talebi ise yaklaşık %8 gibi daha yüksek bir hız ile artmıştır (ETKB, 2008) yılları arasında kişi başına düşen elektrik enerjisi tüketim miktarı yaklaşık 5 kat artarak 430 kwh dan kwh a ulaşmıştır (TÜİK, 2007a) yılı itibari ile MW kurulu toplam elektrik gücüne sahip ülkemizin yeni elektrik üretim santralleri açmak, dağıtım ağını planlamak, elektrik ihraç veya ithal etmek gibi konularda sağlıklı kararlar verilebilmesi için güvenilir talep tahmini yapabilen modellere ihtiyacı vardır. T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB) tarafından uzun dönem elektrik talep tahminleri 1984 yılından itibaren Model for Analysis of Energy Demand (MAED) (IAEA, 2006) simülasyon modeli kullanarak yapılmaktadır. MAED de Devlet Planlama Teşkilatı nın belirlediği büyüme hedefleri baz alınarak yapılan elektrik tahminleri, bir çok çalışma tarafından gerçekleşen tüketim değerlerinin üzerinde bulunmakta (Ediger ve Tatlıdil, 2002; Erdoğdu, 2007) ve bu tahminler kamu kuruluşları tarafından kurulu güç ve üretim kapasiteleri projeksiyonlarında da kullanılmaktadır. Türkiye nin uzun dönem yıllık elektrik ihtiyacının tahmin edilebilmesi için çalışmalar yapılmasına karşın (Hamzaçebi ve Kutay, 2004; Öztürk vd., 2005; Tunç vd., 2006; Erdoğdu, 2007; Hamzaçebi, 2007) uzun dönem bölgesel sektörel elektrik talebini ve yatırım planlamalarında büyük önem taşıyan tepe yük talebini tahmin edebilecek modelleme çalışmaları literatürde mevcut değildir. Türkiye de 1990 ların ortasından sonra meydana gelen nüfus artışı ve sanayileşme sonucu son onbeş yılda toplam karbon dioksit (CO 2 ) emisyonları yaklaşık iki kat artarak 274 milyon tona ulaşmıştır. 1994, 1998 ve 2001 yıllarındaki ekonomik krizler ve 1999 depreminden dolayı toplam CO 2 emisyon miktarında önceki yıllara göre azalma görülmesine karşın yılları arasında yıllık ortalama artış %4 olmuştur (TÜİK, 2008). Türkiye de elektrik üretiminde özellikle taş kömürü ve linyitin kullanılmasına bağlı olarak yılları arasında enerji sektöründen kaynaklanan CO 2 emisyonlarında büyük artış göstermiştir den sonra elektrik üretiminde taş kömürü ve linyit kullanan santrallerin yerine doğal gaz santrallerinin kullanılmasıyla birlikte emisyon miktarlarının artış hızlarında azalma gözlenmiştir (ÇOB, 2007). Turkey Greenhouse Inventory (TÜİK, 2007b) çalışmasında ise enerji, sanayi, tarım ve atık sektörleri için toplam sera gazı emisyonlarının envanteri çıkartılmıştır. Bu çalışmaya göre, Türkiye genelinde yılları arası toplam sera gazı emisyonunun yaklaşık %80 ni enerji sektöründen kaynaklanmaktadır. Literatürde Türkiye nin CO 2 emisyonunun uzun dönem tahmini üzerine birçok çalışma vardır (Akçasoy vd, 2000, Say ve Yücel, 2006; Can, 2006; Sözen vd., 2007). Bu çalışmalarda toplam ve/veya sektörel CO 2 emisyonları 2010 ila 2015 yıllarına kadar istatistik, yapay sinir ağları, genetik algoritma, vb. yaklaşımlar kullanılarak tahmin edilmiştir. Bir çok kamu kuruluşu tarafından CO 2 envanteri ve tahmini çalışmalarında referans olarak kullanılan Can (2006) ın tez çalışmasında enerji sektöründen kaynaklanan CO 2 emisyonu envanteri ve tahmini hesaplamalarında yalnızca Türkiye Elektrik Üretim A.Ş. e bağlı termik santrallerden kaynaklanan CO 2 emisyon miktarları dikkate alınmış, elektrik üretiminin son yıllarda yaklaşık yarısını sağlayan özel şirketlere bağlı santraller dikkate alınmamıştır. 823

3 ETKB (2006) tarafından yapılan çalışmada ise Türkiye geneli sektörel CO 2 emisyonları tahmin edilmiştir. Bu çalışmada, Türkiye nin toplam CO 2 emisyonun 2010 yılında 350 milyon ton, 2020 yılında ise %73 artış ile 605 milyon ton olacağı öngörülmüştür. Sektörel bazda en yüksek artışın yılları arasında elektrik sektöründe %90 oranında olacağı tahmin edilmiştir. Uzun dönemde, elektrik talebine bağlı CO 2 emisyonun en güvenilir şekilde hesaplanabilmesi için öncelikle doğru ve güvenilir elektrik talep tahmini yapabilen modellere ihtiyaç vardır. Kamu kuruluşları tarafından kullanılan MAED modelinin uzun dönem tahminlerinin başarılı olmamasından dolayı, doğru ve güvenilir enerji ve elektrik talep tahmin modellerinin geliştirilmesi ve bunların Türkiye nin elektrik talebini ve buna bağlı CO 2 emisyonunu tahmin etmek için kullanılması bu çalışmanının ana hedefleridir. Bu çalışma kapsamında, Türkiye nin uzun dönem elektrik talebini tahmin edebilecek bölgesel ekonometrik ve yapay sinir ağları modelleri geliştirilmiş; 2020 yılına kadar bölgesel elektrik talebi, tepe yük ve buna bağlı olarak Türkiye geneli termik santrallerden kaynaklanan CO 2 emisyon miktarları tahmin edilmiştir. METOD Uzun dönem elektrik yüklerinin hesaplanması için ekonometrik ve yapay sinir ağları (YSA) modellerinden yararlanılmıştır. Şekil 1 de görüleceği gibi modellerin oluşturulması için sıcaklık verileri, elektrik yük ve tüketim verileri, ekonomik ve demografik veriler ve takvim verileri kullanılmıştır. Öncelikle, aylık sektörel elektrik tüketim değerleri oluşturulmuş ve tüm modellerde kullanılacak normalize sıcaklık değerleri ile ekonometrik modellerde kullanılacak ekonomik ve demografik değerlerin üç senaryo (kötümser, vasat ve iyimser senaryolar) için projeksiyonu yapılmıştır. Ayrıca, CO 2 emisyonlarının hesaplamalarında kullanılmak üzere, elektrik santral verileri, santrallerde kullanılan yakıtların alt ısıl değerleri ve IPPC (1996) çalışmasından bu yakıtların emisyon faktörleri temin edilmiştir. Ekonometrik sektörel aylık modeller oluşturulması amacıyla yılları arası sektörel aylık tüketim, sektörel elektrik fiyat, sektörel garsisafi milli hasıla (GSYİH) verileri, ısıtma gün derecesi ve soğutma gün derecesi verileri ile nüfus, hanehalkı sayısı, hanehalkı geliri verileri kullanılmıştır. Modeller, MetrixND yazılımının (Itron, 2008a) regresyon modülü kullanılarak her yük dağıtım bölgesi için oluşturulmuştur. 824

4 Şekil 1. Modellerin oluşturulmasında izlenilen yöntemler Yük profillerini tahmin etmek için oluşturulan YSA modeli üç noddan meydana gelmekte, çizgisel ve sigmoid aktivasyon fonksiyonlarını kullanmaktadır. Modellerde kullanılan takvim verileri ikili sayı sistemiyle tanımlanmıştır. Günün her saati için aynı şekilde YSA modelleri oluşturulmuştur. Her yük dağıtım bölgesi için MetrixND yazılımının YSA modülü kullanılarak oluşturulan YSA modellerinde kullanılan girdiler Tablo 1 de verilmiştir. 825

5 Tablo 1. YSA modellerinde kullanılan girdiler Nod 1 Nod 2 Nod 3 Günler Günlük en yüksek sıcaklık Günlük en yüksek sıcaklık Aylar Günlük en düşük sıcaklık Günlük en düşük sıcaklık Günlük Birgün öncesinin en Birgün öncesinin en aydınlanma süresi Dini ve milli bayramlar yüksek sıcaklığı İki gün öncesinin en yüksek sıcaklığı Birgün öncesinin en düşük sıcaklığı İki gün öncesinin en düşük sıcaklığı Hafta sonu yüksek sıcaklığı İki gün öncesinin en yüksek sıcaklığı Birgün öncesinin en düşük sıcaklığı İki gün öncesinin en düşük sıcaklığı Hafta sonu Ekonometrik modeller kullanılarak her bölge için tahmin edilen aylık sektörel elektrik talep değerlerinin toplanmasıyla 2020 yılına kadar bölgesel yıllık talep tahminleri oluşturulmuştur. YSA modelleri ile yılları arasında tahmin edilen bölgesel saatlik yük profilleri MetrixLT yazılımı (Itron, 2008b) kullanılarak bölgesel yıllık talep tahminlerine kalibre edilmiştir. Bu şekilde, uzun dönem sektörel aylık tüketim tahminlerinin yanısıra, kurulu güç planlamalarında kullanılan tepe yük miktarının elde edildiği uzun dönem saatlik yük tahminleri de elde edilmiştir. SONUÇLAR Çalışma sonucu elde edilen kötümser, vasat ve iyimser senaryolara göre 2020 yılına kadar tahmin edilen Türkiye geneli tüketim değerleri Şekil 2 de verilmiştir. Türkiye genelinde yılları arası yıllık ortalama tüketimin kötümser senaryoya göre %4, vasat senaryoya göre %6 ve kötümser senaryoya göre %7 artacağı öngörülmektedir. Bu değişim oranları dikkate alındığında, Türkiye genelinde 2020 yılı için kötümser, vasat ve iyimser senaryolara göre tüketim değerleri sırasıyla 325 TWh, 374 TWh ve 413 TWh olarak tahmin edilmektedir. Bölgeler bazında 2020 yılı itibariyle en yüksek tüketimin Adapazarı bölgesinde yaklaşık 50 TWh olarak gerçekleşeceği öngörülmektedir. Sektörel bazda ise sırasıyla sanayi, mesken ve ticaret sektörlerinin en hızlı artış oranına sahip olacağı tahmin edilmiştir yılına kadar tahmin edilen saatlik yük değerlerinden yıllık tepe yük miktarları belirlenmiştir. Üç senaryoya bağlı olarak tahmin edilen Türkiye geneli tepe yük değerleri Tablo 2 de verilmiştir. Burada görüldüğü gibi, 2020 yılında kötümser senaryoya göre tepe yük miktarı MW, vasat senaryoya göre MW, iyimser senaryoya göre MW olarak tahmin edilmiştir yılları arasında tepe yük değerlerinin üç senaryoya göre sırasıyla yıllık ortalama %7, %6 ve %5 artacağı öngörülmektedir. Bölgesel uzun dönem yük tahminlerinin analizi bazında, dokuz yük dağıtım bölgesinden yedisinde kış, geri kalan ikisinde ise yaz aylarında tepe yük gözlenmektedir. Tepe yükün İzmir ve Kepez bölgeleri dışında, aylık bazda 2020 yılına kadar en sık Aralık ayında ortaya çıkacağı tahmin edilmiştir. 826

6 Şekil 2. Kötümser, vasat ve iyimser senaryolara göre 2020 yılına kadar Türkiye geneli tahmin edilen tüketim (GWh) Tablo 2. Kötümser, vasat ve iyimser senaryolara göre 2020 yılına kadar tahmin edilen Türkiye geneli tepe yük değerleri (MW) Yıl Kötümser Vasat İyimser Elektrik santrallerinin kullandığı yakıt miktarları kullanılan yakıtların alt ısıl değerleri ile çarpılarak, yıllık santrallerde yanma sonucu elde edilen enerji miktarları hesaplanmıştır. Bu değerler, IPCC nin emisyon faktörleri (IPCC, 2006) ile birlikte her santralin bir yıl içindeki yakıt tüketiminden kaynaklanan CO 2 emisyon miktarlarının hesaplanmasında kullanılmıştır. Tablo 3 te Türkiye geneli santrallerden kaynaklanan yılları arası CO 2 emisyon miktarı verilmiştir yılında yaklaşık 63,5 milyon ton olan termik santrallerden kaynaklanan CO 2 emisyonu, 2006 yılına kadar %25 artarak yaklaşık 80 milyon ton olmuştur. Tablo 4 te görüldüğü gibi 2006 yılı itibariyle en fazla CO 2 emisyonu sırasıyla linyit, doğal gaz ve taş kömüründen kaynaklanmaktadır. Bu üç yakıttan kaynaklanan emisyon, toplam emisyonun %90 ını oluşturmaktadır. Elektrik üretiminde doğal gazın ve taş kömürünün kullanım oranı artarken kömür, linyit ve fuel oil in kullanım oranı düşmektedir yılında elektrik üretimi nedeniyle oluşan CO 2 emisyonunun %25 i doğal gaz santrallerinden kaynaklanırken, 2006 yılında bu oran %29 olmuştur. Aynı dönemde, taş kömürünün oranı da 827

7 %8 den %21 e artmıştır. Öte yandan, fuel oil ve linyit kullanımı sırasıyla %7 ve %1 azalmıştır. Motorin, LPG, nafta ve biogazın kullanım oranı ise yılları arasında yıllık ortalama %1 den azdır. Tablo 3. Türkiye geneli santrallerden kaynaklanan yılları arası CO 2 emisyon miktarı (bin ton) Yıl Doğal Gaz İthal Kömür Taş Kömürü Linyit Fuel Oil Motorin Tablo 4. Türkiye geneli santrallerden kaynaklanan yılları arası yıllık CO 2 emisyon oranları (%) Yıl Doğal Gaz İthal Kömür Taş Kömürü Linyit Fuel oil Motorin Çalışma kapsamında ilk olarak ekonometrik modeller oluşturulduğundan dolayı ekonomik verilerin (GSYİH, hanehalkı geliri, nüfus, vb.) artması olumlu olarak kabul edilmiş, model isimlendirmeleri bu özellik dikkate alınarak yapılmıştır. Bu nedenle en yüksek talep tahmini ve bu talebine bağlı CO 2 emisyonu da iyimser senaryodan kaynaklanmıştır. Üç senaryo için tahmin edilen elektrik üretim miktarları, yakıt türüne göre üretilen birim elektrik miktarı başına düşen CO 2 emisyon miktarları ile çarpılmıştır. Bu şekilde, Tablo 5 te verildiği gibi 2010, 2015 ve 2020 yıllarında üç senaryo bazında üretilen elektriğe bağlı olarak CO 2 emisyonları tahmin edilmiştir. Tablo 5. Türkiye geneli 2010, 2015 ve 2020 yıllarında taş kömürü, linyit, doğal gaz ve fuel oil dan kaynaklacak CO 2 emisyonu (bin ton) Yakıt Kötümser Vasat İyimser Taş kömürü Linyit Fuel oil Doğal gaz Toplam

8 SONUÇLARIN DEĞERLENDİRİLMESİ Türkiye geneli için yapılan çalışmalarda tahmin edilen elektrik talep değerleri ile bu çalışmanın üç senaryosundan elde edilen sonuçlar Tablo 3 te birarada verilmiştir yılı dikkate alındığında en yüksek tahmin GWh ile bu çalışmanın iyimser senaryosu tarafından yapılmıştır. Bu değeri, ETKB nin MAED modeli kullanılarak elde edilen yüksek senaryo (ETKB, 2004) ve TEİAŞ (2007) nin çalışmaları izlemektedir ve 2020 yıllarında ise en yüksek talep tahmini ETKB nin MAED modeli kullanılarak elde edilen yüksek senaryo (ETKB, 2004) çalışması tarafından yapılmıştır. Tablo 3. Yapılan çalışmalarda Türkiye geneli için tahmin edilen elektrik talep değerleri (GWh) Çalışma Hamzaçebi ve Kutay, / MAED ETKB, / / / Öztürk vd., / / Tunç vd., Erdoğdu, Hamzaçebi, TEİAŞ, Bu çalışmanın Kötümser Senaryosu Bu çalışmanın Vasat Senaryosu Bu çalışmanın İyimser Senaryosu TEİAŞ (2007a) raporunda işletmede olan, inşa halinde olan ve lisans almış olan santrallerin bilgileri toplanarak Türkiye nin 2010 ile 2015 yıllarında arasındaki toplam kurulu gücü verilmiştir. Türkiye nin 2010 yılında kurulu gücü yaklaşık MW, 2015 yılında ise %3 artarak yaklaşık MW olacağı tahmin edilmektedir. Yakın zamanda gerçekleşmesi düşünülen MW lık nükleer santrallerin tahmini olarak 2015 te devreye girmesiyle birlikte toplam kurulu gücün MW a ulaşacağı düşünülmüş ve nükleer santrallerin kapasitesinin 2020 yılına kadar değişmeyeceği kabul edilmiştir. Diğer santral türlerinin yılları arasındaki kapasite artış değeri TEİAŞ (2007) raporundan MW olarak elde edilmiştir. Bu şekilde 2020 yılının tahmini toplam kurulu gücü MW olacağı öngörülmektedir. Şekil 3 ten görüldüğü gibi üç senaryo bazında model sonuçlarından elde edilen tepe yük tahminleri planlanan kurulu güç değerlerinin %35 ile %40 altındadır. İki senaryo için TEİAŞ puant talep tahminleri, çalışmada elde edilen tahminlerin üzerindedir. 1 Basis network function ile hesaplanmıştır. 2 YSA Backpropogation network modeli ile hesaplanmıştır. 3 MAED Senaryo 1 4 MAED Senaryo 2 5 Genetik algoritma elektrik talep modeli model (üstel) ile hesaplanmıştır. 6 Genetik algoritma elektrik talep modeli model (kuadratik) ile hesaplanmıştır. 829

9 Şekil 3. Kurulu güç ve tepe yük tahminlerinin karşılaştırılması Çalışmada en yüksek değerleri veren iyimser senaryo sonuçlarına göre mevcut kurulu güç, 2010 yılı için tahmin edilen tepe yükü karşılamaktadır yılında ise mevcut olan, inşası devam eden ve lisans almış santrallerin devreye girmesiyle oluşacak kurulu gücün, tahmin edilen talebi karşılayacağı öngörülmektedir yılı için ise yapılan iyimser senaryo tepe yük tahminini karşılamak için ilave tesislere ihtiyaç olacağı tahmin edilmektedir. Çalışmanın üç senaryosundan elde edilen uzun dönem CO 2 emisyon tahminleri ETKB (2006) çalışmasının sonuçları ile Şekil 4 te karşılaştırılmıştır. Şekil 4 ten görüldüğü gibi her üç senaryodan elde edilen CO 2 emisyon miktarları, ETKB (2006) tarafından elde edilen değerlerin altındadır. ETKB (2006) çalışmasının sonuçlarının yüksek çıkmasının nedenleri, hesaplamalarda kullanılan talep tahminlerinin yüksek olması ve birim üretim başına düşen CO 2 emisyon miktarlarının yüksek olmasından doğduğu düşünülmektedir. 830

10 Şekil 4. Türkiye geneli modellere göre CO 2 emisyonu ve ETKB (2006) ile karşılaştırılması (bin ton) TARTIŞMA VE ÖNERİLER Türkiye de son otuz yılda ekonomik gelişmelere ve nüfus artışına paralel olarak enerji ve özellikle elektrik talebinde büyük artış görülmektedir yılındaki MW lık kurulu güç 2006 yılında MW a ulaşmıştır. Elektrik tüketiminde de büyük artışlar gözlenmiş ve kişi başına düşen elektrik enerjisi tüketim miktarı yılları arasında yaklaşık 5 kat artarak 430 kwh dan kwh a ulaşmıştır (TÜİK, 2007a). Artan elektrik talebini karşılamak için yeni santraller açmak, dağıtım ağlarını planlamak ve elektrik ihraç veya ithal etmek gibi konularında sağlıklı kararlar alabilmek için güvenilir tahminler yapabilen modellere ihtiyaç vardır. Bu çalışmada ekonometrik ve YSA modelleri kullanılarak 2020 yılına kadar bölgesel ve Türkiye geneli talep ve tepe yük tahminleri kötümser, vasat ve iyimser senaryolar için yapılmıştır. Türkiye geneli talep tahminlerine bağlı olarak CO 2 emisyonları da 2010, 2015 ve 2020 yılları için hesaplanmıştır. Türkiye geneli 2010, 2015 ve 2020 yılları için üç senaryo bazında yapılan talep tahminlerine göre 2020 yılında elektrik talebi 325 TWh, 375 TWh ile 413 TWh arasında olacaktır. Türkiye geneli toplam CO 2 emisyon değerinin kötümser, vasat ve iyimser senaryolara göre 2020 yılında yaklaşık 138, 177 ve 207 milyon ton olacağı tahmin edilmiştir. Her üç senaryodan elde edilen CO 2 emisyon miktarları, ETKB (2006) tarafından elde edilen değerlerin altındadır. Bu çalışmada, CO 2 emisyonları Türkiye geneli için hesaplanmıştır. İlerideki çalışmalarda, santral bazında veri mevcut olduğundan dolayı bölgesel CO 2 emisyonları da hesaplanabilir. Bunun yapılabilmesi için mevcut ve planlanan EÜAŞ a bağlı ve diğer özel santrallerin yer ve kapasite bilgilerinin elde edilmesi gerekmektedir. 831

11 Çalışmada, normalize edilmiş tek sıcaklık değerleri kullanılmıştır. İlerideki çalışmalarda, bunun yanında sıcaklık verileri kullanılarak yüksek ve düşük normalize değerleri de oluşturulabilir. Bu sayede, talep tahminleri ve onlara bağlı CO 2 emisyonları sadece ekonometrik verilerin senaryolar bazında değişimine bağlı olan modeller, sıcaklık verilerine bağlı olarak da farklılık göstereceklerdir KAYNAKLAR Akçasoy, K., Önder, F. ve Güven, S. Statistical Evaluation of Greenhouse Gas Emissions of Turkey Between the Years of 1970 and 2010, DİE, Ankara, Turkey, Can, A., Investigation of Turkey s Carbon Dioxide Problem by Numerical Modeling, Ph.D. Thesis, METU, Ankara, Turkey, ÇOB, Türkiye İklim Değişikliği Birinci Ulusal Bildirimi, Çevre Yönetimi Genel Müdürlüğü Ankara, Ediger, Ş.E. ve Tatlıdil, H. Forecasting the primary energy demand in Turkey and analysis of cyclic patterns, Energy Conversion and Management, 43, , Erdoğdu, E. Electricity demand analysis using cointegration and ARIMA modelling: A case study of Turkey, Energy Policy, 35, , ETKB, Türkiye Uzun Dönem Elektrik Enerjisi Talep Çalışma Raporu, Ankara ETKB, Enerji Sektöründe Seragazı Azaltımı Çalışma Grubu Raporu, Ankara, ETKB, Enerji İstatistikleri, Türkiye nin yılları arası birincil enerji tüketimi, 2008, Erişim tarihi: Ağustos Hamzaçebi, C. ve Kutay, F. Yapay sinir ağları ile Türkiye elektrik enerjisi tüketiminin 2010 yılına kadar tahmini, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19, , Hamzaçebi, C. Forecasting of Turkey s net electricity energy consumption on sectoral bases, Energy Policy, 35, , IAEA, Model for Analysis of Energy Demand (MAED), Vienna, Austria , Erişim tarihi: Nisan IPCC, Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories Vol.2, Stationary Combustion, tion.pdf, 1996, Erişim tarihi: Temmuz Itron, MetrixND, , Erişim tarihi: Eylül Itron, MetrixLT, , Erişim tarihi: Eylül

12 Öztürk, H.K., Ceylan, H., Canyurt, O.E. ve Hepbaşlı, A. Electricity estimation using genetic algorithm approach: A case study of Turkey, Energy, 30, , Say, N.P. ve Yücesoy, M. Energy consumption and CO 2 emission in Turkey: Empirical analysis and future projection based on an economic growth, Energy Policy, 34, , Sözen, A., Gülseven, Z. ve Arcaklıoğlu, E. Forecasting based on sectoral energy consumption of GHGs in Turkey and mitigation policies, Energy Policy, 35, , TEİAŞ, Türkiye Elektrik Enerjisi 10 Yıllık Üretim Kapasite Projeksiyonu ( ), Ankara, TÜİK, Elektrik santrallerinin toplam kurulu gücü, brüt üretimi, net elektrik tüketimi, , a, Erişim tarihi: Aralık 2007a. TÜİK, Turkey Greenhouse Inventory 1990 to 2005, Annual Report for the Framework Convention on Climate Change, Ankara, pp.124, 2007b. TÜİK, Çevre İstatistikleri, Sektörlere göre toplam sera gazı emisyonları, 2008, Erişim tarihi: Haziran Tunç, M., Çamdali, U. Ve Parmaksızoğlu, C. Comparison of Turkey s electrical energy consumption and production with some European countries and optimization of future electrical power supply investments in Turkey, Energy Policy, 24, 50-59,