Natural gas storage valuation using deep reinforcement learning
Derin pekiştirmeli öğrenme kullanarak doğal gaz depolama değerlemesi
- Tez No: 910465
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET REFİK GÜLLÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Enerji ticareti, petrol, doğal gaz ve kömür gibi enerji emtialarının fiziksel olarak işlenmesini içerir. Bu ticaret faaliyetleri, boru hatları, rafineriler ve depolama tesisleri gibi karmaşık bir küresel enerji dönüşüm varlıkları ağı tarafından desteklenmektedir. Enerji ticaretinin karlılığı, bu varlıkların operasyonel kapasite kısıtlamalarının verimli bir şekilde yönetilmesine dayanır. Bu varlıkların rekabetçi yönetimine tüccar operasyonları denir. Enerji tüccarı şirketleri, ticaret faaliyetlerini desteklemek için dönüşüm varlıkları edinirler. Bu nedenle, bu varlıkların doğru değerlemesi çok önemlidir. Uygulamada, enerji tüccarı şirketleri deterministik çalışma politikaları üreten sezgisel yöntemlere güvenirler. Deterministik politikalar, enerji dönüşüm varlıklarındaki sözde gömülü opsiyonelliği yakalamakta yetersiz kalır. Bu tezde, doğal gaz depolama değerlemesi problemini, yumuşak aktör-eleştirmen (SAC) adı verilen yeni bir derin pekiştirmeli öğrenme (DRL) algoritması kullanarak ele alıyoruz. SAC, politika keşfini ve istikrarını iyileştirmek için entropi düzenlemesini kullanır. Sonuçlarımız, SAC'nin eğitim sırasında etkili bir çalışma politikası öğrendiğini, diğer en gelişmiş DRL algoritmalarının ise problemimizde bunu yapamadığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Energy trading involves physically handling energy commodities such as oil, natural gas, and coal. These trading activities are enabled by a complex global network of energy conversion assets such as pipelines, refineries, and storage facilities. The profitability of energy trading relies on efficiently managing these assets' operational capacity constraints. The competitive management of these assets is called merchant operations. Energy merchant companies acquire conversion assets to support their trading activities. Therefore, the proper valuation of these assets is crucial. In practice, energy merchant companies rely on heuristic methods that produce deterministic operating policies. Deterministic policies are unable to capture the so-called embedded optionality in the energy conversion assets. In this thesis, we tackle the problem of natural gas storage valuation using a novel deep reinforcement learning (DRL) algorithm called soft actor-critic (SAC). SAC utilizes entropy regularization to improve policy exploration and stability. Our results show that SAC has learned an effective operating policy during training while other state-of-the-art DRL algorithms couldn't do so in our problem.
Benzer Tezler
- Türkiye enerji piyasasının makine öğrenmesi uygulamasıyla düşük-karbon salımına geçişte ajan temelli modellenmesi
Turkish energy market agent-based modeling for low-carbon transition with machine learning application
BURAK GÖKÇE
Doktora
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile görüntü hash kodlarını oluşturma
Generating image hash codes with deep reinforcement learning method
ELİF AKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI
- The use of geothermal heat exchanger piles for sustainable design
Sürdürülebilir tasarım için jeotermal enerji kazıklarının kullanımı
TOLGA YILMAZ ÖZÜDOĞRU
Doktora
İngilizce
2015
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYKUT ŞENOL
YRD. DOÇ. DR. CELAL GÜNEY OLGUN
- Katı atıkların depolanmasında karşılaşılan geoteknik problemler
Geotechnical problems encountered in disposal of wastes
AHMET KUTAY
- Numerical and experimental study of fluid structure interaction in a reciprocating piston compressor
Pozitif deplasmanlı pistonlu bir kompresörde akışkan yapı etkileşiminin sayısal ve deneysel incelenmesi
UMUT CAN COŞKUN
Doktora
İngilizce
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR
PROF. DR. HASAN GÜNEŞ