haku: @keyword simulations / yhteensä: 8
viite: 3 / 8
| Tekijä: | Ojala, Vili |
| Työn nimi: | Simulation support for medium-term production planning at an energy utility |
| Simuloinnin käyttö energiayhtiön keskipitkän aikavälin suunnittelun tukena | |
| Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
| Julkaisuvuosi: | 2016 |
| Sivut: | 80 s. + liitt. 7 Kieli: eng |
| Koulu/Laitos/Osasto: | Perustieteiden korkeakoulu |
| Oppiaine: | Systeemi- ja operaatiotutkimus (F3008) |
| Valvoja: | Salo, Ahti |
| Ohjaaja: | Ojala, Tommi |
| Elektroninen julkaisu: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201606172531 |
| Sijainti: | P1 Ark Aalto 4394 | Arkisto |
| Avainsanat: | power spot price Markov regime-switching model independent regimes forecasting power production quantities simulations sähkön spot-hinta Markovin regiiminvaihtomalli itsenäiset regiimit ennustaminen sähköntuotantomäärät simulaatiot henkilöstösuunnittelu |
| Tiivistelmä (fin): | Tämä diplomityö on tehty energiayhtiö Vantaan Energialle (VE). VE käyttää tuotannon optimointiohjelmaa ennustaakseen kuinka paljon sähköä se tulee tuottamaan seuraavan 1-48 kuukauden aikana. Ohjelmaan syötetään muun muassa tunnittainen sähkön spot-hinta, tunnittainen lämpötila ja polttoaineiden kustannukset megawattituntia kohden. Ohjelma tuottaa tunnittaisen tuotanto-suunnitelman, josta lasketaan esimerkiksi tuotantomäärät, kustannukset ja voitot. Hypoteesina on, että sähköntuotantomäärät eivät määräydy pelkästään kuukauden keskihintojen perusteella vaan ne ovat herkkiä myös spot-hinnan profiilille. Tällöin ainoastaan yhden satunnaisesti luodun hintakäyrän käyttäminen voi johtaa poikkeuksellisen suuriin tai pieniin tuotantoennusteisiin vaikka simuloidun sähkönhintakäyrän kuukausien keskiarvot olisivatkin ennusteen mukaisia. Tämän profiiliriskin arvioimiseksi ja pienentämiseksi, luotiin malli, joka luo päivittäisiä spot-hintoja, joiden kuukausien keskihinnat ovat ennusteiden mukaisia. Stokastinen komponentti mallinnettiin Markovin regiiminvaihtomallilla, jossa on kolme itsenäistä regiimiä. Simuloidut päivähinnat muutettiin tuntihinnoiksi etsimällä toteutuneista hinnoista sopivia profiileja. Näillä metodeilla saadut kuusisataa spot-hinnan simulaatiota syötettiin yksitellen optimointimalliin siten, että muut syötteet pidettiin vakioina. Sähköntuotantomäärät, jotka oli laskettu erilaisilla hintaprofiileilla ja joiden kuukausien keskiarvot olivat samoja, saattoivat erota toisistaan merkittävästi. Hypoteesi piti siis paikkansa. Tulosten pohjalta ehdotetaankin, että tarkkojen tuotantomääräennusteiden saamiseksi lasketaan optimaalinen tuotantomäärä lukuisilla hintaprofiileilla ja käytetään näiden tuotantomäärien keskiarvo. |
| Tiivistelmä (eng): | This thesis was made for the energy company Vantaan Energia (VE). VE uses a production schedule optimization program to estimate how much power they will produce in the next 1-48 months. The program's inputs among other things are the hourly spot price curve, hourly temperature curve and fuel costs per megawatt hour. The most important outputs are power production quantities, profits and costs. The hypothesis is that VE's production quantities of power are not only sensitive to the mean spot price, but also to the profile of the spot price curve. Therefore, using a single simulation of the spot price curve might cause the forecast of the power production quantity to be exceptionally large or small. In order to estimate and reduce the profile risk, a spot price simulation model was created. It produces simulations of the daily spot prices, whose monthly means are close to forecasted values. The stochastic component is modeled with a Markov regime-switching model with three independent regimes. These daily spot prices are transformed into hourly spot prices using historical profile sampling (HPS). Six hundred simulations of the hourly spot price were given as inputs to the schedule optimization program one after another while keeping other inputs constant. The results showed that the power production quantities varied significantly, even when they were calculated using price curves which monthly means were close to each others. This means that the hypothesis was correct. Therefore we suggest that the mean production quantity of several simulations should be used as the expected power production quantity instead than the production quantity calculated from a single simulation. |
| ED: | 2016-07-17 |
INSSI tietueen numero: 53961
+ lisää koriin
INSSI