000			06493nam a2200457 i 4500
999			_c200436749 _d54961
003			TR-AnTOB
005			20230908000944.0
007			ta
008			171111s2018 xxu e mmmm 00| 0 eng d
035			_a(TR-AnTOB)200436749
040			_aTR-AnTOB _beng _erda _cTR-AnTOB
041	0		_atur
099			_aTEZ TOBB FBE END YL’19 VER
100	1		_aVergili, Ceren _eauthor _9126285
245	1	0	_aTürkiye elektrik piyasasında risk duyarlı enerji depolama politikaları kullanarak fiyat arbitraj potansiyelinin araştırılması / _cCeren Vergili ; thesis advisor Salih Tekin.
246	1	1	_aInvestigating price arbitrage potential based on risk sensitive energy storage policy in turkish electricity
264		1	_aAnkara : _bTOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, _c2019.
300			_axv, 72 pages : _billustrations ; _c29 cm
336			_2rdacontent _btxt _atext
337			_2rdamedia _bn _aunmediated
338			_2rdacarrier _bnc _avolume
502			_aTez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Ağustos 2019
520			_aElektrikteki fiyatların ve fiyat değişikliklerinin artması enerji depolamadaki potansiyel ekonomik fırsatları arttırmıştır. Enerji depolama sistemi, elektriği fiyatı düşük olduğu zamanlarda satın alıp depolayarak; elektrik fiyatı daha yüksek olduğu zaman da şebekeye geri satarak saatlik yoğun olan ve olmayan elektrik fiyatlarının farkından avantaj sağlayabilir. Arbitraj değeri hesaplama konusunda birçok ülkede akademik çalışmalar yapılırken Türkiye'de arbitraj için henüz çalışır halde enerji depolama teknolojisi (EDT) bulunmamaktadır, ancak çalışmalar gittikçe bu yöne doğru ilerlemektedir. Bu çalışmada da Türkiye enerji piyasasına göre 13 farklı EDT için fiyat arbitraj potansiyeli incelenmiştir. Amaç; depolama operasyonlarının optimal yönetimini, zaman periyodu boyunca beklenen kümülatif kazancı maksimize ederek planlamaktır. Etkili bir enerji depolama politikası talep ve arzdaki belirsizlikleri göz önüne aldığı kadar elektrik fiyatlarındaki belirsizlikleri de göz önüne almak durumundadır. Bu sebeple, Gün Öncesi Piyasası'nda Piyasa Takas Fiyatları (PTF) ve Sistem Marjinal Fiyatları (SMF) Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARIMA) yöntemi ile, Dengeleme Güç Piyasası'nda ise SMF'ler Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi ile tahmin edilmiştir. Ardından Yüzdelik Dilim Regresyonu ile aralık tahminleri elde edilmiş, Monte Carlo Simülasyonu kullanılarak hersaat için çok sayıda senaryo oluşturulmuştur. Son olarak, k-ortalamalar algoritması kullanılarak sayısı azaltılan senaryolar ve çeşitli ülkelerde hayata geçirilmiş 13 farklı EDT'nin karakteristik verileri iki aşamalı stokastik modele girdi olarak verilmiş, arbitraj kazancını ençoklayan saatlik enerji teklifleri elde edilmiştir. Çalışmanın devamında, risk-nötr olan piyasa katılımcısı risk duyarlı bir hale getirilmiştir. Çünkü, piyasa katılımcısının risk tutumu gerçekleşen operasyonel maliyetinin kayda değer bir olasılıkla beklenen maliyetten farklı olmasına sebep olabilir. Bu fark, riski göz önünde bulundurmamız gerektiğini göstermektedir. Çözüm olarak, istatistik tabanlı risk yönetimi açısından önemli bir teknik olan Koşullu Riske Maruz Değer (CVaR) ölçümü mevcut matematiksel modele entegre edilmiştir. Sayısal sonuçlar göstermektedir ki; Türkiye elektrik piyasasında EDT'lerin bazıları için arbitraj potansiyeli vardır. Üzerinde çalışmalar yapılan bu teknolojiler hayata geçirildiği takdirde yeni ekonomik fırsatlar ortaya çıkacaktır. Piyasa katılımcısının risk tutumu ise beklenen kazancı önemli bir oranda etkileyecektir.
520			_aIncreasing prices and price deviations in electricity have created economic opportunities in energy storage. The energy storage system can take advantage of electricity prices by buying and storing electricity when the electricity price is low, and by selling it back to the grid when the electricity price is higher. There is not energy storage technology (EDT) in operation for arbitrage in Turkey while academic studies are done in many countries about calculating arbitrage value, but the studies are progressing in this direction. In this study, we investigate price arbitrage potential of 13 different energy storage technologies in Turkish electricity market. The goal is to plan optimal management of storage operations by maximizing the expected cumulative revenue over the time period. An effective energy storage policy must take into account uncertainties in electricity prices as well as uncertainties in demand and supply. Therefore we apply Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) to forecast electricity prices in Day-Ahead Market and Artificial Neural Networks (YSA) to forecast electricity prices in Balancing Power Market. We then use Quantile Regression to obtain interval estimation and Monte Carlo Simulation to build numerous scenarios for every hour. We propose a two-stage stochastic model to obtain hourly commerce bids that maximize the arbitrage revenue. The number-reduced scenarios using the k-means algorithm and the characteristic data of EDTs in various countries are given as input to this model. Afterwards the risk-neutral market participant has been made more risk-sensitive. This is because the market participant's risk attitude may cause the actual operational cost to differ significantly from the expected cost. This difference indicates that we must consider the risk. For a risksensitive participant, Conditional Value at Risk (CVaR) measurement is integrated into the mathematical model. The results show that there is an arbitrage potential and the level of the risk-aversion significantly affects the expected revenue.
650		7	_aTezler, Akademik _932546
653			_aEnerji depolama teknolojileri
653			_aTahminleme
653			_aİki aşamalı stokastik model
653			_aArbitraj
653			_aRisk duyarlı programlama
653			_aEnergy storage technology
653			_aForecasting
653			_aTwo-stage stochastic model
653			_aArbitrage
653			_aRisk-averse programming
700	1		_aTekin, Salih _eadvisor _9126286
710			_aTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. _bFen Bilimleri Enstitüsü _977078
856	4	0	_uhttps://tez.yok.gov.tr/ _3Ulusal Tez Merkezi
942			_cTEZ _2z