Araştırma Makalesi

Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi

Cilt: 12 Sayı: 2 29 Haziran 2024
PDF İndir
TR EN

Enerji Piyasalarında Ticari Davranış Tespiti İçin bir Karar Destek Sistemi

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

TUBİTAK

Proje Numarası

3220630

Teşekkür

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

Kaynakça

  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

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri , Enerji

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

10 Haziran 2024

Yayımlanma Tarihi

29 Haziran 2024

Gönderilme Tarihi

18 Nisan 2024

Kabul Tarihi

2 Haziran 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 12 Sayı: 2

Kaynak Göster

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

                                     16168      16167     16166     21432        logo.png   


    e-ISSN:2147-9526