Optimal bidding and real-time operation strategies for wind and pumped hydro storage systems using stochastic programming and model predictive control

Abstract

Serbest enerji piyasasında rüzgar enerjisi ticareti yapmak rüzgarın sahip olduğu belirsizlik nedeniyle zorlu bir iştir. Daha açık olmak gerekirse, gün öncesi piyasasına katılan bir şirketin, gerçekleşecek olan asıl üretimi bilmeden ertesi gün için tekliflerini sunması gerekir. Sonuç olarak, vaat edilen teklifler ile üretilen enerji arasında farklar olacaktır. Bu farklar, dengeleme pazarında belirli cezaların ödenmesine yol açar. Pompaj depolamalı bir hidro elektrik sisteminin eklenmesi bu soruna çare olabilir. Literatürde, gün öncesi ihalesine katılan ortak rüzgar-PHS sistemlerine önemli bir çalışma alanı ayrılmıştır. Ancak, gerçek zamanlı operasyon sorunu iyi çalışılmamıştır. Bu gerçeğe dayanarak, bu tezde, gün öncesi tekliflerinin riskten kontrollü stokastik bir program çözülerek hesaplandığı ve gerçek zamanlı operasyonun risk kontrolüne sahip stokastik model öngörülü kontrol yaklaşımına dayalı bir algoritma ile gerçekleştirildiği yeni bir strateji önerildi. Bu, stokastik bir senaryo ağacından inşa edilen bir lineer karışık tamsayı probleminin, günün her anında, tekrar tekrar çözüldüğü bir yaklaşımıdır. Bu şekilde, depolama cihazı için en uygun eylemler, mevcut olan en son bilgilerden yararlanılarak hesaplanabilir. Önerilen algoritma, Türkiye'de bulunan gerçekçi bir sisteme uygulanmakta ve performansı günlük program, Pareto optimallik ve uzun vadeli analizler kullanılarak literatürdeki algoritmalarla karşılaştırılmaktadır. Simülasyon çalışmaları, önerilen yaklaşımın, gün içinde mevcut olan en yeni bilgileri kullanabilme kabiliyeti ve rüzgar enerjisi üretimindeki beklenmedik durumları dikkate alma kabiliyeti sayesinde mevcut yöntemleri geride bıraktığını göstermektedir.

Trading wind energy in deregulated markets is a challenging task due to uncertainties involved. To be more specific, a company participating into day-ahead market has to submit its bids for the next day without knowing actual generation that will occur. Consequently, there will be discrepancies between bids promised and energy generated. This leads to imbalances which causes penalties to be paid in the balancing market. Incorporating a pumped hydro storage system may be a remedy to this problem. In the literature, a significant body of work is devoted for the joint wind-PHS systems that participates in day-ahead bidding. However, the problem of real-time operation is not studied well. Motivated by this fact, in this thesis, a new strategy in which the day-ahead bids are computed by solving a risk-averse stochastic program, and real-time operation is performed by a stochastic model predictive control-based algorithm with a risk control capability is proposed. This is a rolling horizon approach in which a MILP problem constructed from a stochastic scenario tree is solved repeatedly at every time instant within the day. By this way, optimal actions for the storage device can be computed exploiting the latest available information. The proposed algorithm is applied to a realistic system located in Turkey, and its performance is compared with the algorithms in the literature by using daily schedule, Pareto optimality and long-term analysis. Simulation studies shows that the proposed approach outperforms the available methods owing to its ability to exploit the most recent information available within the day and ability to take into account contingencies of wind energy production.