Gün öncesi elektrik piyasasında yer alan sanal güç santralinin optimum teklif ve işletme stratejisinin belirlenmesi
Determination of optimal bidding and operation strategy of a virtual power plant in a day ahead market
- Tez No: 612213
- Danışmanlar: PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Bu çalışmada, Rüzgâr Enerjisi Santrali (RES), Fotovoltaik Enerji Santrali (FVES), Kombine Isı ve Güç Santrali (KIGS), Isı Üretim Birimi (IÜB) ve Batarya Enerji Depolama Sisteminden (BEDS) oluşan ve Gün Öncesi Piyasasına (GÖP) katılan bir Sanal Güç Santrali (SGS)'nin saatlik optimum teklif ve işletim planlaması yapılmıştır. İlk olarak, elde edilen kârı maksimum ve çevreye salınan emisyonu minimum yapmak amacıyla bir model oluşturulmuştur. Ayrıca, batarya ömründe etkisi olan deşarj derinliği ve sıcaklık parametreleri kullanılarak oluşturulan batarya bozulma maliyeti de daha gerçekçi bir SGS modeli elde etmek amacıyla modele eklenmiştir. Yenilenebilir enerji kaynaklarındaki belirsizlik için, rüzgâr hızı ve güneş radyasyonu parametrelerinin geçmiş verileri kullanılarak senaryo azaltma ve senaryo ağacı oluşumu algoritmaları ile belirsizlik analizi de yapılmıştır. Modelin düşük kâr çıkarma riskine karşı, bir risk ölçütü olan Koşullu Riske Maruz Değer (CVaR) ölçütü kullanılarak risk analizi yapılmış ve farklı durumlar oluşturulup birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Bütün durumlar, Karışık Tamsayılı Doğrusal Olmayan Programlama (KTDOP) olarak ve Genel Cebirsel Modelleme Sistemi (GAMS) yazılımı kullanılarak modellenmiş ve elde edilen sonuçlar analiz edilip, en uygun durum çalışmada önerilmiştir. Böylece, önerilen modelin, gün öncesi elektrik piyasasında yer alan SGS katılımcılarına optimum işletme ve SGS operatörüne optimum teklif planlaması yapması konusunda yardımcı olacağı kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, an hourly optimum bidding and operation planning of a Virtual Power Plant (VPP), which consists of a Wind Power Plant (WPP), a Photovoltaic Power Plant (PVPP), a Combined Heat and Power Plant (CHP), a Heat-only Unit (HOU) and a Battery Energy Storage System (BESS), are decided in a Day Ahead Market (DAM). Firstly, the model of problem is formed to maximize the profit and minimize the emission. Furthermore, the battery degradation cost using the depth of discharge and temperature parameters, which have an impact on the life of the battery, has been considered to obtain a more realistic VPP model. The uncertainty analysis is also performed by using the historical data of wind speed and solar radiation parameters with scenario reduction and scenario tree construction algorithms for the uncertainty in renewable energy sources. The risk analysis is made against the low profit making risk of the model by using the Conditional Value at Risk (CVaR) as a risk measure, different cases are presented and compared with each other. All cases are modeled as Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) and by using General Algebraic Modeling System (GAMS) software, the obtained results are analyzed and the most suitable case is proposed in this study. Thus, the proposed model has been proven to help VPP participants to perform optimal operation and the VPP operator to make the optimal bidding scheduling in the day ahead electricity market.
Benzer Tezler
- Akıllı şebekelerde sanal güç santraline entegre edilen raylı sistemlerin yapay zekâ temelli enerji optimizasyonu ve santrale etkisi
Artificial intelligence based energy optimization of rail systems integrated into virtual power plants in smart grids and its impact on the plant
RAMAZAN GÜNGÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
- Short-term wind power generation forecasting by coupling numerical weather prediction models and machine learning algorithms
Sayısal hava tahmin modeli ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kısa dönemli rüzgar enerjisi üretim tahmin modeli oluşturmak
CEM ÖZEN
Doktora
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DENİZ
- Elektrı̇k pı̇yasalarında elektrı̇k yük talebı̇ ve gün öncesı̇ elektrı̇k fı̇yat tahmı̇nı̇: Türkı̇ye uygulaması
Electricity load demand and day-ahead electricity price forecast in electricity markets: Implementation on Turkey
FAHRETTİN FİLİZ
- Impact of renewable energy on the power market
Yenilenebilir enerjinin elektrik piyasası üzerindeki etkisi
BURAK GÖKÇE
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGÜR KAYALICA
- Elektrik üreticileri perspektifinden uzun dönem elektrik üretimi yatırımlarının planlanmasına yönelik bir karar destek modeli
A decision support model for long-term investment planning of electricity generation from the perspective of generation companies
BERNA TEKTAŞ SİVRİKAYA
Doktora
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ