Gün öncesi elektrik piyasasında yer alan sanal güç santralinin optimum teklif ve işletme stratejisinin belirlenmesi

Abstract

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.

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.