Hydro inflow forecasting and virtual power plant pricing in the Turkish electricity market
dc.contributor.advisor | Kestel, Ayşe Sevtap | |
dc.contributor.advisor | Kalaycı, Erkan | |
dc.contributor.author | Çabuk, Sezer | |
dc.date.accessioned | 2020-12-10T09:05:57Z | |
dc.date.available | 2020-12-10T09:05:57Z | |
dc.date.submitted | 2016 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/223636 | |
dc.description.abstract | Hydro inflow forecasting with most accurate quantitative models is a very crucial subject for effective hydro optimization, virtual power plant pricing, volume risk management and weather derivatives pricing in the Turkish electricity market. Predicting increase or decrease in hydro inflow, seasonal characteristics of hydrological years such as wet, dry or normal, allow the decision-makers to economically use water for optimal periods, quantify of volume risk and determine effective portfolio management strategies. In this study, we focus on defining and pricing a hydroelectricity power plant as a Virtual Power Plant (VPP). For pricing of this non-standard option, we worked on inflow and price scenarios and optimization model with the possible real world constraints. For the hydro inflow forecasting that will be used in optimization model, we applied Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average model with Exogenous Variable (SARIMAX), whereas lagged indexed precipitation data, having the highest correlation with historical inflow data, is included as exogenous variable. In addition to point forecast of hydro inflow, we generated various inflow scenarios by using the distribution of model fit residuals as a stochastic processes for defined VPP. Moreover, we worked on hydro optimization problem where objective function is maximizing the expected value of generation by tracing to generated inflow and price scenarios. Price scenarios are simulated by using the hourly shape of historical Day Ahead Market (DAM) prices. As a result, we could analyze the optimization outputs according to different price and inflow levels. For defined VPP, Volume at Risk measure is expressed to explain the meaning of risky volume for the valuation of VPP. Furthermore, in the last section of the study, by the help of the flexibility of optimization model, by using different constraints, we worked on the constructions, solutions and evaluations of different optimization cases as a significant contribution in academic literature and common practice in current electricity markets. | |
dc.description.abstract | Türkiye elektrik piyasasında, hidroelektrik santrallerine gelen akım tahmininin kesinliği yüksek olacak şekilde yapılması, hidro optimizasyonu, sanal hidroelektrik santrallerinin fiyatlanması, hacim risklerinin yönetimi ve iklim türev araçlarının fiyatlanması için çok önemlidir. Hidroelektrik santrallere gelen akımdaki artış ve azalışı ve hidrolojik döngüde mevsimsel karakteristiğin doğru tahmini sayesinde, portföy yönetimi daha etkin bir şekilde yapılabilir. Bu çalışmada sanal bir hidroelektrik santralinin kısıtları ile tarif edilmesi ve fiyatlanması üzerinde durulmuştur. Bu standart olmayan ürünün fiyatlanması için de, akım ve fiyat senaryoları, ayrıca gerçeğe yakın kısıtlarıyla optimizasyon modeli üzerinde çalışılmıştır. Optimizasyon modelinde kullanılacak akım tahmini için Mevsimsel ARIMA (SARIMAX) Modeline başvurulmuştur. Modelde gecikmeli ve endeksli yağış datası, akım datası ile en yüksek korelasyona sahip olacak şekilde oluşturulmuş ve harici etkileyen olarak kullanılmıştır. Akım tahminine ek olarak, model hatalarının dağılımı ve olasılıklı süreçler kullanılarak çeşitli akım serileri oluşturulmuştur. Ayrıca farklı akım ve fiyat serilerini içeren hidro optimizasyon modeli, amaç fonksiyonu üretimin beklenen değerini maksimize edecek şekilde kurulmuş ve sanal hidroelektrik santralinin fiyatlanmasında kullanılmıştır. Fiyat senaryoları, geçmiş market fiyatlarının saatlik karakteri kullanılarak simüle edilmiştir. Böylece belirlenen farklı akım ve fiyat seviyeleri için optimizasyon çıktıları elde edilmiştir. Ayrıca belirlenen sanal santral için Riske Maruz Hacim kavramı ile sanal santral değerlemesinde riskli hacim ifade edilmiştir. Son olarak da kurulan optimizasyon modelinin de esnekliği yardımıyla, farklı kısıtlar kullanılarak farklı optimizasyon problemlerinin kurulması, çözülmesi ve değerlendirilmesi üzerinde çalışılmış ve bu sayede hem literatüre hem de elektrik piyasası çalışmalarına katkı sağlanması hedeflenmiştir. | en_US |
dc.language | English | |
dc.language.iso | en | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Enerji | tr_TR |
dc.subject | Energy | en_US |
dc.title | Hydro inflow forecasting and virtual power plant pricing in the Turkish electricity market | |
dc.title.alternative | Hidroelektrik santraller için akım tahmini ve Türkiye elektrik piyasasında sanal hidroelektrik santral fiyatlaması | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Finansal Matematik Anabilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Energy optimization model | |
dc.identifier.yokid | 10122004 | |
dc.publisher.institute | Uygulamalı Matematik Enstitüsü | |
dc.publisher.university | ORTA DOĞU TEKNİK ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 441931 | |
dc.description.pages | 94 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |