Geri Dön

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

  1. Tez No: 368797
  2. Yazar: AMIR SHILEH BAF
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ NEZİH GÜVEN, DR. OSMAN BÜLENT TOR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2017

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  2. 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

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. GÜVENÇ ŞAHİN

  3. 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

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET NAHİT SERARSLAN

    PROF. DR. ELMKHAN MAHMUDOV

  4. 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

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ NEZİH GÜVEN

    DR. OSMAN BÜLENT TÖR

  5. 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

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    Sistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR YILDIRAN