Enerji, tarih boyunca toplumların sürekli değişen ve artan ihtiyaçlarını karşılayabilmek amacıyla üzerine çok fazla araştırma ve çalışma yapılan kritik konulardandır. Enerji kaynaklarının doğada kısıtlı olması da tüm dünya varlıkları açısından bu önemi daha da kritik hale getirmektedir. Tüm süreçlerin temeli olan enerji, üretimden tedarike bütün arzı ve talebi içeren alanlarda etkin bir role sahiptir. Bu durum enerjinin önemli bir ekonomik pusula olduğunun göstergesidir. Bu çalışmada, Türkiye’nin yenilenebilir enerji yeniliğinin üretim ve teşvik tabanlı gelişimi, kurulan çok değişkenli regresyon modeliyle incelenmiştir. Enerji alanında yapılan yenilikler ve farklı ülkelerin yaklaşımları ile ilgili gerçekleştirilen literatür incelemesinin ardından, Türkiye’de geliştirilen “Yenilenebilir Enerji Kaynakları Destekleme Mekanizması (YEKDEM)’in, yenilenebilir enerji üretimi üzerine olan etkileri araştırılmıştır. Çok değişkenli doğrusal regresyon yöntemi ile yenilenebilir kaynak üretimi ve bu alanda sağlanan destek arasındaki ilişki modellenmiştir. Modelden elde edilen sonuçlara göre, Türkiye'de sağlanan enerji dönüşümü destekleriyle; biyoenerji ve fotovoltaik enerji kaynaklarının gelişimini hızla sürdürdüğü görülmüştür.

In this study, the effect of change in financial conditions, which is very important for investment costs in the process of evaluating Turkey’s solar energy potential, is examined by giving different case scenarios. Sizing of the photovoltaic system with 8.9 MW installed power are given which made for Izmir Organized Industrial Zone during the application phase. Production (simulated) and financial performance of the generated system have been compared to the cities of Izmir, Ankara, and Istanbul, which are located in different geographical regions of Turkey and are at a level of similar development from a socio-economic point of view. The investment return made for three city alternatives in the financial conditions of 2018, has been compared with the return provided in the conditions of 2019. Also, for three alternatives; the results of the different scenarios such as the investment costs to be incurred, the land costs in the investment regions, the energy procurement and other additional supports provided by the state are included in the study. In the photovoltaic investment performance; In addition to system sizing, regional selection, and state incentives, the impact of the financial conditions that are constantly changing has been seen to be very important.

Uncoordinated and instantaneous charging decisions made by electric vehicle (EV) drivers create bottlenecks in existing infrastructure, leading to inefficiencies and prolonged waiting times, and resource losses that challenge sustainable transportation systems. This study proposes a “scenario-based” optimization approach targeting the stochastic behaviors of independent EV drivers, incorporating individual risk-taking profiles and balking mechanisms to promote infrastructure sustainability. The proposed algorithm integrates a discrete-event simulation with a Genetic Algorithm (GA) as a decision support mechanism. The optimization focuses on a vehicle cohort entering the route once the system reaches a steady-state saturation point during peak evening hours. GA parameters are optimized using the Taguchi method to maximize robustness. The results demonstrate that, compared to the baseline scenario where drivers act individually, the proposed decision-making mechanism can achieve up to a 20% reduction in the total travel time of the optimized vehicle group. Overall, the proposed model offers a scalable framework for optimizing individual charging behaviors, thereby contributing to more predictable, resource-efficient, and sustainable management of electric vehicle charging infrastructures.