A machine learning approach to assessing Türkiye's renewable energy potential and environmental protocol compliance

Küresel ısınma konusu 21. yüzyılın en kritik sorunlarından biri olarak tanımlanmakta ve fosil yakıt tüketimi sera gazı emisyonlarına en büyük katkıyı yapan unsur olarak görülmektedir. Bu sorunlara yanıt olarak dünya genelinde ülkeler, Paris Anlaşması gibi uluslararası iklim taahhütlerini yerine getirmek ve uzun vadeli sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmak için yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişlerini hızlandırmaktadır. Türkiye hem ulusal enerji stratejisi hem de uluslararası yükümlülükleriyle uyumlu bir hedef olan 2053 yılına kadar net sıfır emisyona ulaşma hedefini belirlemiştir. Bununla birlikte, coğrafi, ekonomik ve teknolojik kısıtlamalar nedeniyle fosillerden yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiş zorlu bir süreçtir. Bu çalışma, çevresel protokoller ve gelecekteki elektrik talebi projeksiyonları ile Türkiye'deki yenilenebilir enerji kapasitesini ve verimliliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Gelecekteki elektrik üretim ve kapasite eğilimlerinin belirlenmesi için elektrik üretim-iletim verileri ve ulusal enerji planları kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında Çoklu makine öğrenimi modeli çeşitli senaryolarda çalıştırılarak sonuçlar elde edilmiştir. Sonuç olarak, düzenleyici tedbirlerin ve finansal yatırımların yansımaları incelenmiş ve ileriye dönük çıkarımlar elde edilmiştir. Bulgular, sürdürülebilir enerji politikalarının oluşturulmasında ve yatırımların yönlendirilmesinde senaryo tabanlı modellemenin önemini vurgulamaktadır.