Türkiye'nin 2053 net-sıfır taahhüdüyle uyumlu 2050 Teknik Planlama Ufku için uzun vadeli yenilenebilir enerji öngörüsü ve çok ajanlı pekiştirmeli öğrenme tabanlı optimizasyon: Hibrit bir nöral-fiziksel ve hiyerarşik bir pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İKTİSADİ VE İDARİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2026

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: SEYİT ÖNDEROL

Danışman: Faik Bilgili

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez, Türkiye elektrik sektörünün 2024–2050 dönemine yönelik uzun vadeli dönüşüm planlaması için bütünleşik bir yapay zekâ tabanlı karar destek çerçevesi geliştirmiştir. Çalışmanın çıkış noktası, mevcut literatürde uzun dönemli yenilenebilir enerji öngörüleri ile yatırım ve politika optimizasyonunun çoğunlukla birbirinden bağımsız ele alınması ve bunun fiziksel tutarlılığı zayıflatmasıdır. Bu amaçla tezde, öngörü ve optimizasyon katmanlarını karşılıklı geri besleme mantığıyla birleştiren Türkiye Energy Optimization and Prediction System adlı modüler ve tekrarlanabilir bir yapı kurulmuştur. Çalışmada Türkiye'nin 2000–2024 dönemine ait tarihsel elektrik verileri ile NREL Annual Technology Baseline başta olmak üzere ulusal ve uluslararası veri setleri kullanılmış, fiziksel kısıtlar içeren on sekiz farklı öngörü konfigürasyonu karşılaştırılmış ve yedi bölgeyi kapsayan yüksek boyutlu bir karar ortamında dokuz farklı politika arama yöntemi değerlendirilmiştir. Geliştirilen sistem, 446 boyutlu durum uzayı ve 119 boyutlu eylem uzayı içinde yenilenebilir kapasite genişlemesi, yatırım zamanlaması, emisyon azaltımı ve sistem yeterliliği hedeflerini birlikte ele almıştır. Karar verme süreci, enerji dönüşümüne ilişkin çok boyutlu hedefleri tek bir optimizasyon çerçevesinde temsil eden ağırlıklandırılmış çok kriterli ödüt fonksiyonu ile tanımlanmıştır. Tezin temel metodolojik katkısı, fiziksel olarak tutarlı öngörüleri yüksek boyutlu politika aramasıyla yinelemeli tutarlılık mekanizması içinde birleştiren TEOPS mimarisinin geliştirilmesidir. Bulgular, orta senaryoda 2050 yılı itibarıyla yüzde 98,9 yenilenebilir elektrik payına ve yüzde 88,8 karbondioksit azaltımına 241,8 milyar dolar kümülatif nominal yatırımla ulaşılabildiğini göstermiştir. Karşılaştırmalı analizler, çok aileli benchmark tasarımının yalnızca yöntemler arasındaki performans farklarını değil, aynı zamanda ağırlıklandırılmış çok kriterli ödüt fonksiyonu ile enerji dönüşümüne ilişkin temel performans göstergeleri arasındaki sistematik ayrışmaları ortaya koyduğunu göstermiştir. Sonuç olarak bu tez, enerji dönüşüm planlamasında fiziksel olarak tutarlı öngörü ile çok amaçlı optimizasyonu aynı çerçevede birleştiren, şeffaf, tekrarlanabilir ve uygulanabilir bir metodolojik katkı sunmuştur.