Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 612213
  2. Yazar: ÖZGE PINAR AKKAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    862507

    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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM

  2. Tez No

    746666

    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

    İngilizce

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ DENİZ

  3. Tez No

    437249

    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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeAnkara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FAZIL GÖKGÖZ

  4. Tez No

    510150

    Impact of renewable energy on the power market

    Yenilenebilir enerjinin elektrik piyasası üzerindeki etkisi

    BURAK GÖKÇE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖZGÜR KAYALICA

  5. Tez No

    421180

    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

    Türkçe

    2016

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

Geri Dön