Ardışık Hidroelektrik Santrallerden Oluşan Bir Sistemde Üretim Planlama ve Gün Öncesi Enerji Piyasasında Teklif Oluşturmak için Entegre Bir Optimizasyon Modeli ve Analizi

Abstract

Tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de elektriğe olan talep gün geçtikçe artmaktadır, bunun bir sonucu olarak yenilenebilir enerjiye olan ilgi ve yatırımlar da artmıştır. Türkiye'nin önemli enerji kaynaklarından biri olan hidroelektrik enerji, diğer enerji kaynakları ile karşılaştırıldığında daha kolay başlatılıp durdurulabilir bir yapıya sahiptir. Esnek ve kontrol edilebilir olduğundan üreticilere doğru zamanda üretim yapma fırsatı sağlamaktadır. Bu nedenle, Hidroelektrik Santraline sahip bir şirket sistemin durumunu göz önünde bulundurarak elektrik üretmek için en iyi zamana karar vererek gelirini artırabilir. Bu çalışmada, birden fazla enerji santraline sahip ardışık HES'lerden oluşan bir sistem için üretim çizelgeleme ve gün öncesi piyasasında teklif kararlarının verilmesi probleminin modellenip çözülmesi amaçlanmıştır. Matematiksel model, üretim modeli ve teklif modeli olarak iki ana kısmı içeren entegre bir modeldir. Literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak bu entegre model üretim planlamada planlama ufkunu gün alıp saatlik bazda üretim miktarlarına karar verirken aynı zamanda gün öncesi enerji piyasasında yine saatlik miktar ve fiyat teklifleri de oluşturmaktadır. Üretim modeli kısmında santralin çalışabilme kapasiteleri ve rezervuardaki su miktarları dengesi dikkate alınmıştır. Teklif modelinde kullanılan piyasa takas fiyatları, fiziksel elektrik ticaretinin yapıldığı gün öncesi piyasasında günlük olarak saatlik bazda belirlenir. Piyasa katılımcıları için doğru teklif miktarı vermek önemlidir, çünkü piyasa fiyatının üzerinde olan teklifler kabul edilmez. Piyasa takas fiyatları (PTF) teklifler verildikten sonra belirlendiği için modelin PTF belirsizliği altında çözülmesi gerekmektedir. Bu yüzden, modelde kullanılmak üzere PTF tahminleri yapmak için bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Bu tahmin modelinin hata payına dayalı olarak PTF'ler için senaryo bazlı bir çözüm elde edilmesi amaçlanmıştır. Gün içerisinde değişkenlik gösteren PTF değerleri için saatlik bazda olacak şekilde regresyon analizi yapılmıştır ve bulunan beklenen değer ve standart sapmaya göre farklı senaryolar üretilmiştir. Geliştirilen senaryo bazlı entegre modelin performansı sadece beklenen PTF değerleriyle çalışan entegre modelle ve problemin ilk önce üretim çizelgesine karar verilip sonra teklif optimizasyonu yapıldığı çözümleri ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca tahmin hatasındaki artışın entegre optimizasyon modelinin performansına etkisini gösteren bir numerik çalışma yapılmıştır. Ek olarak seçilen parametrelerin değişiminin entegre modelin amaç fonksiyon değerini nasıl etkilediğini görmek için duyarlılık analizi yapılmıştır.

As in the whole world, the demand for electricity in our country is increasing day by day, as a result of this, interest and investments in renewable energy have also increased. Hydroelectric energy, one of Turkey's important energy resources, has a structure that can be started and stopped more easily when compared to other energy resources. Since it is flexible and controllable, it provides the opportunity for manufacturers to produce at the right time. Therefore, a company with a Hydroelectric Power Plant can increase its revenue by considering the state of the system and deciding on the best time to generate electricity. In this study, it is aimed to model and solve the problem of scheduling production and making bid decisions in the day ahead market for a system consisting of sequential HEPPs with more than one power plant. The mathematical model is an integrated model that includes two main parts, the production model and the bidding model. Unlike other studies in the literature, this integrated model takes the planning horizon into days in production planning and decides on hourly production quantities, while at the same time it creates hourly quantity and price offers in the day-ahead energy market. In the production model part, the working capacities of the power plant and the balance of water amounts in the reservoirs are taken into account. The market clearing prices used in the bidding model are determined on an hourly and daily basis in the day-ahead market where physical electricity is traded. It is important to give the correct bid amount for market participants, because bids above the market price will not be accepted. Since market clearing prices (MCP) are determined after bids are placed, the model needs to be resolved under MCP uncertainty. Therefore, a forecasting model has been developed to make MCP estimations for use in the model. Based on the margin of error of this forecasting model, it is aimed to obtain a scenario-based solution for MCPs. Regression analysis was performed on an hourly basis for MCP values that changed during the day, and different scenarios were produced according to the expected value and standard deviation found. The performance of the scenario-based integrated model is compared with the integrated model that only works with expected MCP values and the solutions of the problem that the production schedule is decided first and then bid optimization is made. In addition, a numerical study has been carried out showing the effect of the increase in the estimation error on the performance of the integrated optimization model. In addition, sensitivity analysis was performed to see how the change of selected parameters affects the objective function value of the integrated model.