Investigation of the impact of the solar power generation forecast by using big data analytics on the local electricity market
Büyük veri analitiği ile yapılan güneş enerjisi üretim tahmininin yerel elektrik piyasası üzerindeki etkisinin incelenmesi
- Tez No: 799106
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEN SİVRİKAYA, DOÇ. DR. TUNCA DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Temiz Tükenmez Enerjiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Dağıtımlı Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının (RES) mevcut enerji sistemini besleme entegrasyonu, kesintili ve değişken olduğu için RES sayısı arttıkça bu durum daha da zorlaşmaktadır. Bu sorunu ele almanın bir yolu, tüketicilerin ve üreticilerin kendi Yerel Enerji Toplulukları (LEC'ler) içinde yerel olarak üretilen elektriğin ticaretine aktif olarak katılabilecekleri Yerel Elektrik Piyasalarını (LEM'ler) kullanmaktır. Fakat, yerel enerji piyasalarında belirli bir süre öncesinden (genellikle kısa süreli) üretim değerinin bilinmesi, fiyatların oluşması, tekliflerin alınıp değerlendirilmesi açısından önem arz etmektedir. Bu nedenle elektrik şebekesi operatörlerinin elektrik enerjisi satın alma ve satma, yük değiştirme ve bakım planlaması gibi kararlar almasına yardımcı olan önemli bir parametre olan kısa süreli yük tahmini, sistem operasyonlarında önemli bir işlev görür. Bu çalışmanın amacı önceden kısa süreli üretim değeri tahmin edilen bir güneş enerjisi santralinin simülasyon yoluyla elde edilecek bir yerel elektrik gün öncesi piyasasındaki olası rolünün ve elektrik fiyatları üzerinde doğuracağı sonuçların incelenmesidir. Ayrıca bu çalışmada, bu değere elektriğin temin edileceği günden önce ulaşılması ile verilecek tekliflerin önceden alınarak piyasadaki fiyatlamaya önceden yön verilmesi hedeflenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, yüksek kapasiteli bir güneş enerjisi santrali seçilmiş ve bu seçilen tesisin geçmiş elektrik üretim verileri ile santralin bulunduğu bölgenin geçmiş meteorolojik verileri kullanılarak santral için gün öncesi elektrik üretim tahmini yapılmıştır. Verilerin çeşitliliği ve fazlalığı nedeniyle bu analizde Büyük Veri Analitiği yöntemi kullanılmış ve Python programlamada makine öğrenmesi tekniği ile analiz gerçekleştirilmiştir. 3 farklı model incelenmiş ve elektrik üretim tahmini yapılan gün için en iyi sonucu Light GBM modeli vermiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında, üretim tahmini yapılan gün için yapılan sözkonusu tahmini üretim değerleri yerel elektrik piyasası simülasyon modelinde kullanılmıştır. Simüle edilmiş ölçeklenebilir senaryoların doğrulanması ve LEM'lerin ekonomik açıdan değerlendirilmesi için açık kaynaklı ve çevrimiçi bir yazılım olan Grid Singularity kullanılmıştır. Öncelikle Grid Singularity altında bir topluluk belirlenmiş ve bu topluluk için yerel piyasa oyuncuları eklenmiştir. Daha sonra fiyat oluşumu, karlılık ve topluluğun öz yeterliliğini tam olarak incelemek için 3 farklı senaryo geliştirilmiştir. İlk senaryoda, güneş enerjisi santrali topluluğa dahil edilmemiş ve yerel piyasa oyuncuları tüm elektrik ihtiyaçlarını şebekeden karşılamak zorunda bırakılmıştır. İkinci senaryoda ise birinci senaryodan farklı olarak yüksek kurulu güce sahip bir güneş enerjisi santrali sisteme eklenmiştir. Son olarak 3. senaryoda 2. senaryodan farklı olarak sisteme ayrı ayrı 10 kWh ve 30 kWh kapasiteye sahip iki batarya eklenmiş ve simülasyon tekrar çalıştırılmıştır. Güneş enerjisinin sağlanamadığı durumlarda yerel tüketiciler bataryadan elektrik satın almış ve bu durumun toplumun kendi kendine yeterliliğini artırdığı görülmüştür. Tüm senaryolardaki sonuçlar değerlendirildiğinde, ilk senaryoda %0, ikinci senaryoda %65,0, üçüncü senaryoda ise batarya gücüne göre sırasıyla %69,0 ve %77,0 oranlarında topluluğun kendi kendine yeterlilik oranları elde edilmiştir. Bu değerler yerel piyasada üretilen temiz elektriğin belirtilen oranlarda topluluk tarafından kullanılabildiği anlamı taşımakta olup, bu oranların %100 olarak elde edilememesinin temel nedeni ise toplumdaki yenilenebilir enerji kaynağının güneş olması ve güneş santralinin üretiminin gün içinde değişen meteorolojik değerlere bağlı olmasıdır. Öte yandan, yüksek oranda yenilenebilir enerjinin sisteme girişinin ortalama elektrik piyasa fiyatını birinci senaryodaki duruma göre, ikinci senaryoda %26,7 oranında, üçüncü senaryoda ise %30 oranında düşürdüğü gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, yüksek kapasiteli bir güneş enerjisi santralinin yerel elektrik marketine entegrasyonun piyasa fiyatlarını düşürdüğü gözlemlenmiş olup, öte yandan bu santralin yapacağı üretimin bir gün önceden bilinmesinin piyasa katılımcılarının piyasada etkin pozisyonlar almasına olanak sağladığı vurgulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Integration of Distributed Renewable Energy Sources (RES) into the existing energy system becomes more challenging as the number of RES increases due to their intermittent and variable nature. One way to address this issue is to use Local Electricity Markets (LEM) where consumers and producers can actively participate in trading locally produced electricity within their own Local Energy Communities (LEC). However, knowing the production value in advance (usually for a short period) is crucial for the formation of prices, evaluation of bids, and creating offers in local energy markets. Therefore, short-term load forecasting, which is an important parameter that helps electricity grid operators make decisions such as purchasing and selling electricity, load balancing, and maintenance planning, plays a significant role in system operations. The aim of this study is to examine the possible role of a solar power plant whose short-term production value is estimated in advance through simulation in the local electricity day-ahead market and the effects it may have on electricity prices. Additionally, this study aims to pre-shape pricing by obtaining bids before the day electricity will be supplied in this market. In the first stage of the study, a high-capacity solar power plant was selected, and day-ahead electricity generation was estimated for this plant using past electricity production data and meteorological data from the plant's region. Due to the high variety and volume of the data, Big Data Analytics method was used in this analysis, and the analysis was carried out using machine learning techniques in Python programming. Three different models were examined, and the Light GBM model provided the best result for the day's electricity generation estimation In the second stage of the study, the forecasted electricity generation values for the modelled day were used in the local electricity market simulation model. Grid Singularity, an open-source and online software, was used to verify simulated scalable scenarios and evaluate LEMs economically. Firstly, a community was identified under Grid Singularity, and local market players were added for this community. Then, three different scenarios were developed to examine price formation, profitability, and the community's self-sufficiency thoroughly. In the first scenario, a solar power plant was not included in the community, and local market players were forced to meet all their electricity needs from the grid. In the second scenario, a solar power plant with high installed capacity was added to the system, and the simulation was run in this way. Finally, in the third scenario, two batteries with separate capacities of 10 kWh and 30 kWh were added to the system, unlike the second scenario, and the simulation was run again. In situations where solar energy could not be provided, local consumers purchased electricity from the battery, and it was observed that this increased the self-sufficiency of the community. When the results of all scenarios were evaluated, self-sufficiency rates were obtained as 0%, 65.0%, 69.0% & 77.0% (by depending on the battery power) respectively. The values indicates that the community can utilize the green electricity generated in the local market at the stated percentages. However, achieving these percentages fully is not possible due to the fact that solar energy is the primary renewable energy source in the community, and the production of the solar power plant is subject to fluctuations in meteorological values throughout the day. Moreover, it was achieved that penetration of substantial quantity of renewable energy into the system resulted in a decrease of 26.7% and 30% in the average market price of electricity in the second and third scenarios, respectively, as compared to the first scenario. As a result, it has been observed that the integration of a high-capacity solar power plant into the local electricity market lowers market prices. Additionally, it has been emphasized that knowing the production that this plant will generate one day in advance allows market participants to take effective positions in the market.
Benzer Tezler
- Türkiye'nin 2023 yılında toplam elektrik enerjisi talebini karşılamak için optimum güneş enerjisi seçeneğinin araştırılması
Investigation of the optimum solar energy preference of Turkey in order to meet total electricity demand in 2023
NURİ ŞİŞMAN
Doktora
Türkçe
2018
EnerjiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYDAR ARAS
- Ultrasonik sprey piroliz (USP) yöntemi ile nano yapılı kurşun oksit üretimi ve karakterizasyonu
Production and characterization of nano structured lead oxide via ultrasonic spray pyrolysis (USP)
BURAK AŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEBAHATTİN GÜRMEN
- Exergoeconomic analyses of a novel solar organic rankine cycle integrated with cascaded vapor absorption-compression refrigeration system
Kademeli buhar soğurma-sıkıştırma soğutma sistemi ile entegre yeni bir güneş enerjili organik rankin çevriminin ekonomik analizi
SHAWQI HUSSEIN KRAIN AL-GAWWAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULRAZZAK AHMED SALEH AKROOT
- Design and analysis of intelligent controller for grid power injection through electrical distribution networks
Elektrik dağıtım şebekeleri üzerinden şebeke güç enjeksiyonu için akıllı kontrolör tasarımı ve analizi
BARAA JALIL ABDULELAH ABDULELAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mühendislik Bilimleriİstanbul Gedik ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE ULUTAGAY