(2010) Strategic Bidding For Load Serving Entity in Electricity Markets. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Strategic_Bidding_for_Load_Serving_Entity_in_Electricity_Market-Final_Report.pdf Restricted to Registered users only until 28 December 2030. Download (1MB)

Arabic Abstract

الهدف من هذا البحث هو دراسة الخيارات المختلفة لبناء استراتجيات المزايدة لمقدمي خدمات التوزيع في أسواق الكهرباء . نموذجين من أسواق الكهرباء تمت دراستها في هذا البحث. الفرق بينهما هو في تأثير خطوط النقل على ربحيه الشركات والتي يتم تجاهلها في النموذج الأول. استراتيجيات مختلفة العطاءات تم تحليلها ودراستها في أول نموذج لإيجاد المبلغ الأمثل للمزايدة في سوق الكهرباء ، واثر الانقطاعات المحتملة ، وسعر بيع التجزئة الأمثل على أرباح مقدمي خدمات التوزيع . تم استخدام محاكاة مونتي كارلو والخوارزمية الجينية لتحسين استراتيجيات المزايدة في النموذج الأول. أما في النموذج الثاني ، فيتم استخدام شبكه الطاقة الكهربائية ( (IEEE-30 bus لدراسة تأثير الأحمال على خطوط النقل الكهربائية في بناء ألاستراتيجيه الأمثل لزيادة ربحيه شركات خدمات التوزيع . طرق تسعير مختلفة لمعرفه ربحيه شركات الخدمات تم عرضها ودراستها في النموذج الثاني

English Abstract

The objective of this thesis is to study different options of load serving entities (LSEs) in electricity markets. Two models of pool-based electricity market have been studied. The difference between them is in the effect of transmission constraints. Transmission Constraints are neglected in the first model. Various bidding scenarios are presented in the first model to study the effect of retail, interruptible, and bidding prices on the profit of single LSE utilizing Monte Carlo simulation method. Genetic algorithm optimization tool is used to get the optimal bidding. In the second model, a new approach is presented to study the impact of transmission constraints (TCs) on the profit of LSE and its bidding strategy utilizing IEEE 30 bus system. Different pricing settlements then tested the effects of TCs to investigate the best pricing option. It has been shown that the first rejected bid settlement is the best selection for load serving entity

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Engineering Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Al- Amin, Ibrahim
Committee Members:	Al-Hamouz, Zakariya and Belhaj, Chokri
Depositing User:	Hashim Alzahrani (g199934560)
Date Deposited:	03 Jul 2010 07:55
Last Modified:	01 Nov 2019 15:27
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/136318