RÜZGÂR GÜCÜ ÜRETİMİ İÇİN TAHMİN VE TEKLİF SİSTEMİ TASARIMI

Yıl 2013, Cilt: 24 Sayı: 3, 4 - 15, 30.12.2013

Semih Ali Aksoy Emre Eryiğit Narmin Hashimova Melike İşbilir Zeynep Müge Avşar Gülser Köksal , Erman Terciyanlı

Öz

Son yıllarda rüzgâr enerjisi, özellikle Türkiye gibi yüksek rüzgâr potansiyeli olan ülkelerde, önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir. Bu çalışmalar arasında rüzgâr santralleri için enerji üretim miktarının tahmini ve piyasaya verilecek üretim teklifinin belirlenmesi önemli bir yer tutmaktadır. Bu proje kapsamında, ilk olarak verilerin geliştirilen yeni bir yaklaşımla kümelenip, bunlara Yerel Yüzdelik Dilim Regresyonu uygulanmasıyla, aralık tahminleri elde edilmiştir. Söz konusu model Rüzgâr Gücü İzleme ve Tahmin Merkezi (RİTM’e)’ne kayıtlı santraller üzerinde denenmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Daha sonraki aşamada elektrik enerjisi fiyatlarının tahmini için bir yöntem önerilmiştir. Son olarak üretim tekliflerinin optimizasyonu için bir Rassal (Stokastik) Programlama modeli geliştirilmiştir. Bu Karışık Tamsayılı Programlama modeli, rüzgâr gücü üretimi ve fiyat senaryolarını girdi olarak kullanarak beklenen geliri ençoklayan sonucu verir. Önceden kullanılmakta olan yaklaşımlarla karşılaştırıldığında, bu çalışmada önerilen yaklaşımın günlük gelirde önemli iyileşmeler sağladığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Rüzgâr gücü tahmini, elektrik enerjisi, fiyat tahmini, rüzgâr gücü üretim teklifi

A PREDICTION AND BIDDING SYSTEM DESIGN FOR WIND POWER GENERATION

Öz

Wind energy has become an important field of study recently, especially in the countries having high potential of wind energy production such as Turkey. Among these studies, forecasting wind power production and choosing a bid for each power plant have an important place. In the scope of the project, firstly by applying a new clustering approach and then Local Quantile Regression to the data, interval forecasts are generated. This forecasting approach gives successful results when tested for power plants enrolled in Wind Power Monitoring and Forecasting Center. At the next stage, a method is proposed for forecasting electricity prices. At the last stage, a stochastic model is built to optimize the bidding strategies. This mixed-integer model takes production forecasts and electricity price scenarios as input and gives the optimal bid as output. The overall approach proposed in this study provides a considerable improvement in revenues when compared to the previous approaches.

Anahtar Kelimeler

Wind power forecasting, electric energy, price forecasting, bidding for wind power

Kaynakça

• 1. Brand, H., Thorin, E., Weber, C. 2002. “Scenario Reduction Algorithm and Creation of Multi-Stage Scenario Trees,” OSCOGEN, 7, 1-15.
• 2. Bremnes, J.B. 2004. “A Probabilistic Wind Power Forecasts Using Local Quantile Regression,” Wind Energy, 9, 47-54.
• 3. Bremnes, J.B. 2006. “A Comparison of a Few Statistical Models for Making Quantile Wind Power Forecasts,” Wind Energy, 9(1-2), 3-11.
• 4. Catalão, J. P. S., Mariano, S. J. P. S., Mendes, V. M. F., Ferreira, L. A. F. M. 2007. “An Artifical Neural Network Approach for Short-Term Electricity Prices Forecasting,” Intelligent Systems Applications to Power Systems, 3, 1-6.
• 5. Conejo, A.J. 2005. “Day-ahead Electricity Price Forecasting Using the Wavelet Transform and ARIMA Models,” Power Systems, IEEE Transactions, 1035-1042.
• 6. Ghodsi, R. 2012. “Forecasting Short Term Electricity Price Using Artificial Neural Network and Fuzzy Regression,” International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 2, 1-8.
• 7. Oates, T., Firoiu, L., Cohen, P.R. 1999. “Clustering Time Series with Hidden Markov Models and Dynamic Time Warping,” Proceedings of the IJCAI-99 Workshop on Neural, Symbolic and Reinforcement Learning Methods for Sequence Learning, 17-21.
• 8. Varkani, A. K., Monsef, H., Baghaee, H.R. 2009. “Strategy for Participation of Wind Power in Power Market Considering the Uncertainty in Production,” International Review of Electrical Engineering (IREE), 4(5), 1005-1014.
• 9. Bandırma Rüzgâr Enerjisi Santrali Güç Üretimi ve Tahmini. http://www.ritm.gov.tr/guc/ritmik_tr.html. Son erişim tarihi: 30 Aralık 2013.