Możliwości zwiększenia wartości rynkowej produkcji poprzez optymalizację harmonogramów pracy elektrowni wodnej na dobę następną

• Autorzy: Pakulski Tomasz

Identyfikatory

DOI

10.32016/1.63.17

Warianty tytułu

EN

Possibilities to increase production market value through a day ahead hydro power plant schedules optimization

• Konferencja: XIX Konferencja Naukowa "Aktualne problemy w elektroenergetyce" APE'19 (XIX, 12.06.2019-14.06.2019; Jastrzębia Góra, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Opracowanie ma na celu przedstawienie możliwości zwiększenia wartości rynkowej produkcji elektrowni wodnych (EW) poprzez cenową optymalizację harmonogramów ich pracy na dobę następną. W referacie przedstawiono koncepcję prognozowania cen energii na Towarowej Giełdzie Energii (TGE) na podstawie określonych w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym (KSE) warunków popytowo - podażowych. Zaprezentowano wyniki testowania oraz walidacji modeli prognostycznych, wykorzystujących metody sztucznej inteligencji, pod kątem poprawności prognozowania oraz odwzorowania dobowych profili cenowych. Wykazano, że poprzez zmianę dobowego harmonogramowania pracy EW istnieje możliwość zwiększenia wartości rynkowej produkcji EW w okresie średniorocznym o ok. 5-7 % w stosunku do wariantu aktualnego.

EN

The study aims at presenting the possibilities of hydropower plants (HPPs) market value production increase through a day ahead pricing schedule optimization. The change of HPPs planning system in Poland results from the new provisions introduced in national legislation, in particular from the validity of the renewable energy sources act. The approach presented in this paper is based on the change of current HPPs schedules by using energy price forecasts. The paper presents the concept of energy price forecasting at the Polish Power Exchange (PPE) based on the demand and supply conditions defined in the National Power System. The results of testing and validation forecast models using artificial intelligence methods were presented. The research was carried out to check correctness of forecasting systems and the mapping of daily price profiles in various conditions. It has been shown that it is possible to increase the HPPs production market value by changing the daily HPPs operation schedule by about 5-7% compared to the present case. The risk factors that may contribute to the reduction of the expected income were indicated. Potential areas for further growth in the production market value were presented.

Słowa kluczowe

PL

prognozowanie cen energii; sztuczne sieci neuronowe; elektrownia wodna; zwiększenie wartości rynkowej produkcji

EN

energy prices forecasting; artificial neural network; hydropower plant; market value production increase

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2019
• Tom: Nr 63
• Strony: 81--84
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., wykr., tab.

Twórcy

autor

Pakulski Tomasz

• Instytut Energetyki Instytut Badawczy Oddział Gdańsk tel.:[phone]

Bibliografia

• 1. Ustawa z dnia 20 lutego 2015r. o odnawialnych źródłach energii. Opracowano na podstawie: t.j. Dz. U. z 2018 r. poz. 1269, 1276, 1544, 1629, 1669, 2245, Kancelaria Sejmu, (Art. 42 pkt 7 str.42, Art. 42 pkt 11 str. 48);
• 2. Miller A, Bućko P.: Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania cen na giełdzie energii, Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej Nr 40, XXIV Seminarium Zastosowanie komputerów w nauce i technice 2014, Oddział Gdański PTETiS;
• 3. Nargale K.K., Patil S.B.: Day ahead price forecasting in deregulated electricity market using Artificial Neural Network, International Conference on Energy Efficient Technologies for Sustainability (ICEETS), April 2016
• 4. Beigaite R., Krilavičius T., Lok Man K.: Electricity Price Forecasting for Nord Pool Data, 2018 International Conference on Platform Technology and Service (PlatCon), January 2018;
• 5. Polskie Sieci Elektroenergetyczne https://www.pse.pl/ (data dostępu 4.02.2019r.)
• 6. Towarowa Giełda Energii SA https://tge.pl/ (data dostepu 5.02.2019r.)
• 7. Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej https://danepubliczne.imgw.pl/ (data dostępu 5.02.2019r.)
• 8. Guerreiro C.A., Saraiva J.T., Sousa J.C., Mendes V.T.: Operation planning of hydro stations using generatic algorithms considering their impact on the electricity market prices, 11th International Conference on the European Energy Market (EEM14), May 2014

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).