Optimal bidding strategies for day ahead electricity market by risk constrained stochastic price based unit commitment
Gün öncesi piyasası için risk değerlerini dikkata alarak optimum teklif eğrisi geliştirmesi
- Tez No: 368797
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ NEZİH GÜVEN, DR. OSMAN BÜLENT TOR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Bu tezde, elektrik üretim şirketlerinin gün öncesi elektrik piyasası için verdikleri fiat teklif eğrilerini optimum bir şekilde ve risk değerlerini göz önüne alarak verilebilmesine yönelik bir yöntem geliştirilmiştir. Piyasa mekanizmasının işlediği ülkelerde üretim şirketlerinin amacı kazançlarını maksimize etmektir. Geleneksel Birim Atama (Unit Commitment) yöntemleri, ancak saatlik bazdaki enerji fiatlarında önceki günlere göre değişimin yüksek olmadığı ve ertesi güne yönelik iyi fiat tahmini yapılması durumunda tatminkar sonuçlar verir. Bu tezde incelenen ve bir test sisteminde uygulanan yöntemde ise stokastic programlamadan faydalanarak, fiatlarda mümkün olabilecek oynaklıklar da modele eklenmiş olup, üretici şirket risk toleransını göz önüne alarak riskini kontrol edebilme imkanına sahip olabilmektedir.
Özet (Çeviri)
Optimum bidding curves for Generating Company to take part in day ahead energy market are developed throughout this thesis. Continuous aim of Generating Company to maximize its profit will be partly fulfilled by optimizing its bidding in the market. Price uncertainty has always been a major issue for proper bidding and maximizing the payoff. In contrast with traditional Price Based Unit Commitment which is only dependent on a good forecast of energy prices, stochastic programming takes care of the price volatility by generating different possible scenarios using Monte Carlo Simulation method. Generating Company would be able to control his risk factor by indicating its risk tolerance in the model and trade some of the profit in favor of taking less risk. MATLAB platform is used to code the Mixed Integer Linear Programming model while CPLEX 9.0 solver engine is utilized to solve the optimization problem. Several case studies have been examined to show the validity of the model and the results have been interpreted to give more insight of the optimization solution.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları kullanılarak Türkiye gün öncesi piyasası elektrik fiyat tahmini
Turkish day ahead market electricity clearing price forecasting using artificial neural network
ASLIHAN DALGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Analysis of collusion and competition in electricity markets using an agent-based approach
Elektrik piyasalarındaki kartelleşme ve rekabetin ajan temelli bir yaklaşımla incelenmesi
DANIAL ESMAEILI ALIABADI
Doktora
İngilizce
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. GÜVENÇ ŞAHİN
- Tedarik zincirinde işbirlikçi oyun kuramı kullanılarak adil kâr paylaşımının yapılması ve enerji sektöründe uygulamalar
Fair profit sharing using cooperative game theory in a supply chain and energy market applications
HÜSEYİN KUTAY TİNÇ
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET NAHİT SERARSLAN
PROF. DR. ELMKHAN MAHMUDOV
- Stochastic wind-thermal generation coordination for Turkish day-ahead electricity market
Türkiye gün öncesi elektrik piyasası için stokastik rüzgar-termik enerji üretimi koordinasyonu
AYCAN AYDOĞDU
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ NEZİH GÜVEN
DR. OSMAN BÜLENT TÖR
- Optimal bidding and real-time operation strategies for wind and pumped hydro storage systems using stochastic programming and model predictive control
Rüzgar ve pompajlı hidro elektrik santrallerinde en iyi teklif ve gerçek zamanlı operasyon için stokastik model öngörülü kontrolün kullanılması
İSMAİL KAYAHAN
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYeditepe ÜniversitesiSistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR YILDIRAN