A risk-averse approach for the planning of a hybrid renewable energy system
Yenilenebilir hibrit enerji sistemi planlamasına riskten kaçınan bir yaklaşım
- Tez No: 470051
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM ÇAVUŞ İYİGÜN, YRD. DOÇ. DR. AYŞE SELİN KOCAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Çalışmada yenilenebilir hibrit enerji sistemine riskten kaçınan iki aşamalı stokastik programlama modeli önerilmektedir. Riskten kaçınma, koşullu riske maruz değer ile modellenmiştir. Çalışmanın amacı, sistem bileşenlerinin optimum kapasitelerini en uygun maliyette riskten kaçınan tutum göz önüne alınarak belirlemektir. Ele aldığımız hibrit sistemdeki yenilenebilir enerji kaynakları güneş enerjisi ve hidroelektrik enerjisi iken dizel yakıt ise yedek kaynak olarak kullanılmaktadır. Modeldeki belirsizliğin rezervuarlara akan su miktarından kaynaklandığı ele alınmakta olup Türkiye'deki Akdeniz Bölgesi'ne ait su akış verileri baz alınarak modifiye edilmiş k en yakın komşu algoritması ile senaryolar üretilmektedir. Önerilen model farklı riskten kaçınma tutumları için çözülmekte ve elde edilen optimum çözümler kıyaslanmaktadır. Çok sayıda senaryoya sahip modeller için çoklu-kesitli senaryo tabanlı ayrıştırma algoritması kesin bir çözüm yöntemi olarak sunulmaktadır. Önerilen algoritmanın performansını değerlendirmek için algoritma CPLEX ile kıyaslanmaktadır. Önerilen algoritmanın CPLEX ile kıyaslandığında daha verimli olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
We propose a risk-averse two-stage stochastic programming for a hybrid renewable energy system planning problem, where we model the risk-aversion using Conditional Value at Risk (CVaR). The aim of this study is to find the optimal capacities of the system components in a cost effective way while considering the risk-aversion of the decision maker. Renewable energy sources that are utilized in our hybrid system are solar and hydro, while the diesel fuel is used as a backup source. We assume that the water inflow to the reservoirs is uncertain, therefore, based on historical streamflow data for Mediterranean Region of Turkey, we generate scenarios for streamflow by using a modified k-nearest neighbor (k-NN) algorithm. We solve our model for different levels of risk-aversion and compare the optimal solutions. For models with large number of scenarios, we propose a multi-cut scenario-wise decomposition algorithm as an exact solution method. In order to evaluate the performance of our algorithm, we compare it with CPLEX. We conclude that, for a large number of scenarios, our algorithm is more efficient than CPLEX.
Benzer Tezler
- Risk management practice in construction projects using fuzzy group TOPSIS approach – a case study
Başlık çevirisi yok
ANASS EL HILALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ulaşımİstanbul Kültür ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP GERGİN
- Türkiye üzerinde rüzgar şiddetinin ekstrem değer analizi ve sinoptik paternlerle ilişkisi
Analyzing extreme winds over Turkey and their relationships with synoptic patterns using cluster analysis
UMUT GÜL BAŞAR GÖRGÜN
Doktora
Türkçe
2024
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ
- Robust optimization through response surface methodology
Response surface kullanan sağlamcı eniyileme
SEDA EYİGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ALBAYRAK
YRD. DOÇ. DR. M. EBRU ANGÜN
- Robust portfolio planning in the presence of market anomalies
Anomalilerin bulunduğu piyasada sağlam portföy planlaması
CEMAL BERK OĞUZSOY
Doktora
İngilizce
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİBEL GÜVEN
- Risk-averse multi-stage mixed-integer stochastic programming problems
Riskten kaçınan çok aşamalı karma tam sayılı rassal programlama problemleri
ALİ İRFAN MAHMUTOĞULLARI
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ÇAVUŞ İYİGÜN
PROF. DR. MEHMET SELİM AKTÜRK