Co-optimized Trading of Wind, Thermal and Pumped Hydro Storage Systems in Electricity market using Fuzzy Optimization

Co-optimized Trading of Wind, Thermal and Pumped Hydro Storage Systems in Electricity market using Fuzzy Optimization. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF (Master in Engineering Science)
Thesis PDF.pdf
Restricted to Repository staff only until 6 December 2021.

Download (2MB)

Arabic Abstract

THESIS ABSTRACT (ARABIC) الاسم الكامل: نايف بن عبدالعزيز بن محمد مكي عنوان الرسالة: التحسين المشترك لطاقة الرياح والطاقة الحرارية وطاقة المضخات المائية في أسواق الكهرباء باستخدام برمجيات الفزي التخصص: الهندسة الكهربائية 2019 تاريخ الدرجة العلمية: تشرين الأول قامت الأبحاث بعدة مقترحات ،نظرا لتزايد تداخل مصادر الطاقة المتجددة في أسواق الكهرباء مؤخرا لاستيعاب فوضوية هذه المصادر المتغيرة. خاصة فيما يتعلق بدور طاقة الرياح والطاقة الشمسية في أسواق الكهرباء من منظور منتج الطاقة. هذه الرسالة تقترح استراتيجية المتاجرة (المضاربة) المنسقة إضافة إلى التحسين المشترك في ، بين طاقة الرياح والطاقة الحرارية وطاقة مضخات التخزين المائية سوق الطاقة اليومي وسوق التنظيم الكهربي. الهدف من ذلك هو زيادة ربحية شركة توليد تمتلك مولد رياح ومولدات حرارية ومولدات مضخات التخزين الرياحية وتضارب في سوق الطاقة اليومي وسوق التنظيم الكهربي مع الأخذ في الاعتبار فوضوية طاقة الرياح ومتغيرات السوق. في هذا العمل تم تمثيل استراتيجية المتاجرة بواسطة برمجة الفزي للأعداد الصحيحة الخطية المختلطة إضافة إلى تطوير طريقة مبتكرة لتحسين المتاجرة (المضاربة) المشتركة في كل من سوق الطاقة اليومي وكذلك سوق التنظيم الكهربي. إضافة إلى الاستراتيجية المقترحة وطريقة تحسين المتاجرة تم مناقشة استراتيجية مماثلة تتخذ من النموذج الحتمي أساسا لها وتمثل ، ولأجل المقارنة ،المشتركة فإن نتائج المحاكات تشيل إلى جدوى ،بواسطة برمجة الأعداد الصحيحة الخطية المختلطة. وأخير ا الاستراتيجية المقترحة في زيادة ربحية المنتج وتقلل من تعرضه لإخطار المتغيرات.

English Abstract

THESIS ABSTRACT (ENGLISH) Full Name : Naif Abdulaziz Mohammed Makki Thesis Title : Co-optimized trading of wind, thermal and Pumped Storage System in Electricity Market Using Fuzzy Programming Degree : Master of science Major Field : Electrical Engineering Date of Degree : October 2019 Recently, the integration of renewable energy sources (RES) in liberalized electricity markets has increased substantially. As a result, several approaches have been proposed to accommodate the uncertain nature of these resources such as wind and solar in the day-ahead (DA) markets from the producer’s standpoint. This thesis suggests a comprehensive strategy by coordinating the trading of wind, thermal and pumped storage system and by co-optimizing trading in DA energy and regulation markets based on fuzzy optimization. The objective is to devise a bidding strategy that maximizes the profit of a producer that participates in DA energy and regulation markets while considering the uncertainties of wind generation and markets variables. Initially, the coordination of wind, thermal and pumped hydro storage system (PHS) in day-ahead energy (DA) market is proposed based on fuzzy theory. Next, the proposed strategy is extended to co-optimize the coordinated trading in DA energy and regulation markets. The proposed model is formulated as mixed integer linear fuzzy optimization (MILFO) to incorporate the uncertainty of wind, DA energy and regulation prices, and regulation xviii deployment signals. Alongside the proposed model, a comparable deterministic model based on mixed integer linear programming (MILP) is also discussed to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm. Simulation results show that the proposed approach excel the deterministic analogue in terms of producer’s profit and risk accountability.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Systems
Engineering
Research
Research > Engineering
Electrical
Department: College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor: Awami, Ali
Committee Members: El-Amin, I. and Alismail, fahad
Depositing User: NAYEF MAKKI (g200840260)
Date Deposited: 06 Dec 2020 08:40
Last Modified: 06 Dec 2020 08:40
URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141755