Kombine dogal gaz çevrim santralleri için entegre üretim planlama ve gün öncesi elektrik piyasasi teklif optimizasyonu

Abstract

Elektrik icat edildiği tarihten itibaren yeryüzündeki en önemli buluşlardan biri olarak kabul edilmektedir. Zamanla elektrik üretim kaynakları çeşitlendirilse de dünyada içinde bulunduğumuz yüzyılda hala en önemli elektrik üretim kaynaklarından biri doğal gazdır. Ülkemizde de durum benzer şekilde evrilmiş ve elektrik üretim kaynaklarına bakıldığı zaman en büyük yüzdeye doğal gazın sahip olduğu görülmektedir. Doğal gaz elektrik santrallerinin kurulumları görece olarak ucuz ve hızlıdır. Aynı zamanda diğer elektrik santralleriyle kıyaslandığında termodinamik verimliliği daha yüksektir. Elektrik doğası gereği yüksek miktarlar için depolanabilen bir enerji türü değildir. Dolayısıyla, bütün elektrik santrallerinde olduğu gibi doğal gaz santrallerinde de üretimin doğru zamanda doğru miktarda yapılması üretici için önem kazanmaktadır. Bu çalışma kapsamında kombine doğal gaz çevrim santraline sahip bir üretici için üretim planlama modeli ve gün öncesi elektrik piyasasında teklif modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan bu iki model literatürde daha önce rastlanmadığı şekilde entegre olarak çözülmüş ve üreticiye hem üretim çizelgesi hem de gün öncesi elektrik piyasasında piyasa takas fiyatı (PTF) belirsizliği altında teklif kararlarıyla ilgili sonuçlar sunmaktadır. Gün öncesi elektrik piyasası, piyasa yapısı gereği gerçek zamanlı eşleşmelerden bir gün önce teklifleri toplamaktadır. Çalışmada PTF ile ilgili belirsizliği göz önüne almak için senaryo bazlı bir teklif oluşturma modeli önerilmektedir. PTF belirsizliğini gidermek için sunulan senaryo bazlı modelde bir tahmin modeli sonucu elde edilen beklenen değer ve hataya göre senaryolar üretilmiştir. Üretim modelinde üretim maliyetleri, santralin farklı üretim seviyelerine geçme maliyeti ve bakım onarım ve işçilik maiyetlerini en azlamak amaçlanmaktadır. Modelde bir önceki günden santralin çalışma durumları, sekonder frekans kontrol (SFK) yükümlülükleri, üretim kapasiteleri ve santralin çalışmaya başlayacağı kalkış durumları göz önüne alınmıştır. Teklif modelinde ise gelirlerin en çoklanması amaçlanırken, teklif sayıları, tekliflerin verilme durumları, PTF'ler ve teklif fiyatları göz önünde bulundurulmaktadır. Nümerik analiz kısmında belirli bir tarih için model çalıştırılarak senaryo bazlı entegre çözümler elde edilmiş ve bu çözümlerin sadece beklenen değerle bulunacak çözümlere göre önemli bir üstünlüğü gösterilmiştir.

Electricity is considered one of the most important inventions on earth. Although electricity generation sources have been diversified over time, natural gas is still one of the most important electricity generation sources in the world in this century. The situation in our country has evolved in a similar way and when we look at the electricity production resources, it is seen that natural gas has the largest share. Installation of natural gas power plants is cheap and fast. At the same time, its thermodynamic efficiency is higher when compared to other power plants. Electricity is not a type of energy that can be stored in large amounts by its nature. Therefore, it is important for the producers to make the right amount of production at the right time in natural gas power plants, as it is the case for all power plants. Within the scope of this study, a production planning model and a bidding model in the day ahead electricity market were developed for a producer with a combined natural gas power plant. These two models are solved in an integrated way, which is new in the literature, and they and present the producer with the results of the proposal decisions under the uncertainty of the market clearing price (MCP) in the day ahead electricity market. Due to the market structure, the day-ahead electricity market collects offer one day before real-time matches. In the study, a scenario-based model is proposed in order to take into account uncertainty in MCP. In the production model, it is aimed to minimize the production costs, the cost of switching the power plant to different production levels, and the maintenance, repair and labor costs. In the model, the operating conditions of the power plant from the previous day, secondary frequency control (SFC) obligations, generation capacities and the start-up situations where the power plant will start operating are taken into account. In the bid model, on the other hand, while maximizing the revenues is aimed, the number of bids, the status of the bids, MCPs and bid prices are taken into consideration. Scenarios were produced according to the expected values and errors, coming from a forecasting model in the scenario- based model presented to eliminate the MCP uncertainty in the model. In the numerical analysis part, scenario-based integrated solutions were obtained by running the model for a certain date, and the significant superiority of these solutions over the solutions found only with the expected values of MCP was shown.