Elektrik tedarikçilerinin optimum alış stratejilerinin belirlenmesi için bir optimizasyon modeli

Bu tezin amacı, elektrik tedarik şirketlerinin, elektrik alım maliyetlerini minimize etmek için ikili anlaşmalar ile ve spot piyasalardan, gün öncesi ve gün içi piyasaları, alması gereken elektrik miktarlarını belirlemektir. Elektrik tedarikçileri halihazırda ikili anlaşmalar piyasasından ve spot piyasalardan alacakları elektrik miktarlarını daha çok tecrübeyle belirlemektedir. Onlara matematiksel olarak yol gösterecek ve sonradan performanslarını değerlendirecek bir model mutlaka faydalı olacaktır. Bu tezde; ikili anlaşmalar piyasası, gün öncesi piyasası, gün içi piyasası, gerçek zamanlı piyasa ve elektrik piyasasında uzlaştırma anlatıldı. Ortaya konan matematiksel modeli anlatabilmek için piyasaların ve uzlaştırmanın anlatılması gerekliydi. Sonuçta, tedarikçilere, alım maliyetlerini en azaltmak için kullanabilecekleri bir model önerildi ve modelin parametreleri hakkında tavsiyelerde bulunuldu. Bu model, 6 aylık gerçek veri setiyle ve her bir set için 180 farklı senaryo parametreleriyle olmak üzere toplam 1080 kez çalıştırıldı ve modelin elektrik tedarikçilerinin alım maliyetlerini azalttığı görüldü. The aim of this thesis is to determine the electricity amounts that electricity supply companies should purchase through bilateral contracts and in the spot markets, day-ahead and intraday markets, in order to minimize their electricity purchase costs. Electricity suppliers currently determine the amounts to purchase from bilateral contracts markets and from spot markets mostly with the benefit of experience. A model that will guide them mathematically and evaluate their performance afterwards will definitely be beneficial. In this thesis, bilateral contracts market, day-ahead market, intraday market, real-time market, and the settlement in the electricity market have been explained. It was necessary to explain the markets and the settlement to explain the model presented. Finally, a mathematical model has been put forward to minimize suppliers' purchase costs and suggestions have been made about the parameters of the model. This model was run 1080 times in total, with an actual data set of six months and 180 different scenario parameters for each set, and it was seen to actually reduce the purchase costs of electricity suppliers.