Research Article

Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi

Volume: 12 Number: 2 June 29, 2024
TR EN

Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi

Abstract

Enerji piyasalarında artan karmaşıklık ve düzenleme ihtiyacı, ticari faaliyetlerin izlenmesi ve değerlendirilmesi için yenilikçi araçların geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu çalışma, piyasa katılımcılarının davranışlarını yapay öğrenme tekniklerini ve büyük veri analitiğini kullanarak ticari davranışları yüksek bir doğrulukla tespiti yapan bir karar destek sistemini (KDS) ortaya koymaktadır. Söz konusu KDS, piyasa katılımcılarının takip etmek istedikleri santral ve/veya santral tipine göre LGBM ile ticari davranış skorlaması yaparak piyasadaki ana oyuncuların ticari davranış tespit edebilmekte ve bu sayede piyasa katılımcılarının veriye dayalı teklif verebilmelerini sağlamaktadır.

Keywords

Supporting Institution

TUBİTAK

Project Number

3220630

Thanks

This study was supported with the project number 3220630 under the program of "TÜBİTAK TEYDEB 1501 - Industry R&D Projects".

References

  1. [1] Borenstein, S., Bushnell, J. B., & Wolak, F. A. (2002). Measuring market inefficiencies in California’s restructured wholesale electricity market. American Economic Review, 92(5), 1376–1405.
  2. [2] Li, B., Wang, X., Shahidehpour, M., Jiang, C., & Li, Z. (2019). DER aggregator’s data-driven bidding strategy using the information gap decision theory in a non-cooperative electricity market. IEEE Transactions on Smart Grid, 10(6), 6756–6767.
  3. [3] Xu, X., Yan, Z., Shahidehpour, M., Li, Z., Yan, M., & Kong, X. (2020). Data-driven risk-averse two-stage optimal stochastic scheduling of energy and reserve with correlated wind power. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 11(1), 436–447.
  4. [4] Dehghanpour, K., Nehrir, M. H., Sheppard, J. W., & Kelly, N. C. (2016). Agent-based modeling in electrical energy markets using dynamic Bayesian networks. IEEE Transactions on Power Systems, 31(6), 4744–4754. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2016.2524678
  5. [5] Guo, H., Chen, Q., Xia, Q., & Kang, C. (2021). Deep inverse reinforcement learning for objective function identification in bidding models. IEEE Transactions on Power Systems, 36(6), 5684–5696.
  6. [6] Guo, H., Chen, Q., Fang, X., Liu, K., Xia, Q., & Kang, C. (2019). Market power mitigation clearing mechanism based on constrained bidding capacities. IEEE Transactions on Power Systems, 34(6), 4817–4827. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2019.2913334
  7. [7] Zou, P., Chen, Q., Yu, Y., Xia, Q., & Kang, C. (2017). Electricity markets evolution with the changing generation mix: An empirical analysis based on China 2050 high renewable energy penetration roadmap. Applied Energy, 185, 56–67.https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.10.061
  8. [8] Ruiz, C., Conejo, A. J., & Smeers, Y. (2012). Equilibria in an oligopolistic electricity pool with stepwise offer curves. IEEE Transactions on Power Systems, 27(2), 752–761. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2011.2170439

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Decision Support and Group Support Systems, Energy

Journal Section

Research Article

Early Pub Date

June 10, 2024

Publication Date

June 29, 2024

Submission Date

April 18, 2024

Acceptance Date

June 2, 2024

Published in Issue

Year 2024 Volume: 12 Number: 2

APA
Avcı, E. (2024). Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım Ve Teknoloji, 12(2), 625-643. https://doi.org/10.29109/gujsc.1470266
AMA
1.Avcı E. Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi. GUJS Part C. 2024;12(2):625-643. doi:10.29109/gujsc.1470266
Chicago
Avcı, Ezgi. 2024. “Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin Bir Karar Destek Sistemi”. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım Ve Teknoloji 12 (2): 625-43. https://doi.org/10.29109/gujsc.1470266.
EndNote
Avcı E (June 1, 2024) Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji 12 2 625–643.
IEEE
[1]E. Avcı, “Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi”, GUJS Part C, vol. 12, no. 2, pp. 625–643, June 2024, doi: 10.29109/gujsc.1470266.
ISNAD
Avcı, Ezgi. “Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin Bir Karar Destek Sistemi”. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji 12/2 (June 1, 2024): 625-643. https://doi.org/10.29109/gujsc.1470266.
JAMA
1.Avcı E. Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi. GUJS Part C. 2024;12:625–643.
MLA
Avcı, Ezgi. “Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin Bir Karar Destek Sistemi”. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım Ve Teknoloji, vol. 12, no. 2, June 2024, pp. 625-43, doi:10.29109/gujsc.1470266.
Vancouver
1.Ezgi Avcı. Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi. GUJS Part C. 2024 Jun. 1;12(2):625-43. doi:10.29109/gujsc.1470266

                                TRINDEX     16167        16166    21432    logo.png

      

    e-ISSN:2147-9526