COORDINATED TRADING OF ENERGY RESOURCES AND PUMPED-STORAGE SYSTEMS IN ELECTRICITY MARKETS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF (MS Thesis) g201104130_MS_Thesis.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Preview

Arabic Abstract

هذه الرسالة تتعامل مع مصادر الطاقة المنسقة لتجارة الكهرباء في سوق تنظيم الكهرباء وسوق الطاقة الكهربائية لليوم القادم, تم تمثيل المشكلة عن طريق استخدام البرمجة العشوائية المختلطة بأعداد صحيحة. الهدف من الدراسة هو تحليل التجارة من خلال الدمج بين محطات الضخ والتخزين (PSS) مع طاقة الرياح المتناسقة مع أنظمة التوليد الحرارية. مصادر الطاقة هذه عادة تكون مملوكة لشركة توليد (GENCO) المصنفة مستقبلة للمال المفذة لأفضل جدولة لكل وحدات التوليد الكهربائي من أجل الحصول على أفضل طريقة للمضاربة في أسواق الكهرباء. التمثيل الرياضي أخذ بعين الاعتبار عدة عوامل غير موثوق بها, مثل كمية الطاقة الممكن الحصول عليها من طاقة الرياح, و سعر الكهرباء لكل ساعة في اليوم المقبل, وأيضا قيمة الغرامات المتوقعة على الخلل في كمية الطاقة المزودة, و سعر تزويد خدمة تنظيم الكهرباء, وأخيرا الإشارات المرسلة لتحديد كمية الطاقة التي ستستخدم لتنظيم الكهرباء. في هذه الدراسة تم قياس معدل المخاطرة للمضاربة في أسواق الكهرباء عن طريق استخدام قيمة الخطر المشروط (CVaR). تم تمثيل المشكلة المستخدمة للحصول على الحل الأمثل عن طريق استخدام برنامج (CPLEX), والتنسيق بين التوليد من طاقة الرياح والوحدات الحرارية دائما موجود. نتائج المحاكاة التي تم الحصول عليها أظهرت أن التنسيق في العمل بين كل مصادر الطاقة المستخدمة للمضاربة في سوق الطاقة وسوق تنظيم الكهرباء أظهرت تحسين على CVaR وأيضا على مجموع الربح المتوقع بالمقارنة مع مصادر الطاقة غير المتناسقة في العمل.

English Abstract

This thesis deals with the coordinated energy and regulation trading in day-ahead markets, modeled as a mixed integer stochastic program. The idea is to analyze the trading through integration between pumped storage system (PSS) and coordinated wind-thermal generation. These generation units are usually owned by a generation company (GENCO) which is a price taker that performs an optimal self-scheduling for all generation units in order to determine optimal bidding strategy. The mathematical formulation takes into account several uncertain parameters, such as wind power outputs, prices for energy balancing and regulation, and regulation deployment signals. In addition, trading risks are accounted for using the metric of conditional value at risk (CVaR). The optimization problem is modeled using CPLEX software and the coordination between wind and thermal generation is assumed to be existing. Simulation results show that coordinated energy and regulation trading improved CVaR and total expected profit, in comparison to the uncoordinated trading.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Al-Awami, Ali
Committee Members:	El-Amin, Ibrahim and Al-Hadhrami, Luai
Depositing User:	SWAITI MUS SLAMAH (g201104130)
Date Deposited:	06 Jul 2014 07:42
Last Modified:	01 Nov 2019 15:42
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/139205