Napoved cene za zagotavljanje moči za terciarno regulacijo frekvence v elektroenergetskem sistemuMARKOČIČ, ROK (Avtor) Pantoš, Miloš (Mentor) sistemske storitveaktivni odjemrezerve z odjemomizravnalni trgimodel za napoved cenerezultati dražbeumetna nevronska mrežaV magistrski nalogi so predstavljene sistemske regulacije frekvence v elektroenergetskem sistemu (EES) ter možnosti sodelovanja aktivnih odjemalcev, v nadaljevanju DR (angl. Demand Response), na izravnalnem trgu. Podrobneje so opisana pravila in primerjava slovenskega in avstrijskega trga sistemskih regulacij frekvence, potrebnih rezerv energije, aktiviranih količin energije ter stroškov sistemskega operaterja prenosnega omrežja (SOPO) za namen izravnave EES. Za namen optimizacije dobičkov ponudnikov storitev sistemskih rezerv moči je bil razvit model za napoved povprečnih sprejetih cen produktov na dražbi za terciarno regulacijo frekvence v Avstriji. Ponudnik namreč dobi storitev plačano po ponujeni ceni (angl. »pay as bid«). Jedro modela za napoved povprečne sprejete cene produkta na dražbi za terciarno regulacijo frekvence je umetna nevronska mreža, katera na osnovi vplivnih dejavnikov na ceno produkta poda napoved cene tega produkta. Na vsaki dražbi se trguje z več produkti, ki se med seboj razlikujejo v časovnem obdobju zagotavljanja storitve rezerve moči. Umetna nevronska mreža je bila v prvi fazi uporabljena za pomoč pri izboru relevantnih vplivnih dejavnikov na ceno produktov in sicer tako, da je programska zanka testirala skupine vhodnih – vplivnih podatkov (različne učne in testne množice) in kakovost napovedi cene izbranega produkta, narejene na osnovi le-teh. V drugi fazi sta bila razvita dva modela za napoved cene produktov na dražbi. Prvi model s pomočjo prve skupine vhodnih – vplivnih podatkov napove ceno poljubnega produkta na dražbi, ni pa sposoben predvideti časovno naključnih, a rednih skokov cene. Drugi model z drugo skupino vhodnih – vplivnih dejavnikov sicer vrne bistveno slabšo napoved cene želenega produkta, je pa sposoben napovedati skok cene obravnavanega produkta. Rezultat obeh modelov je združen v skupnem modelu, kateri poda bistveno boljšo napoved cene produktov od Naivnega modela, ki ga uporabimo za primerjavo kakovosti napovedi cene. Skozi analizo smo ugotovili, da je možnost penetracije DR na trg sistemskih storitev v glavnem pogojen s pravili posameznega SOPO. Kljub težavam pri sodelovanju na trgu pa DR znižuje stroške operaterja za izravnavo sistema. Na ceno določenega produkta na dražbi vpliva, poleg fundamentalnih dejavnikov kot so razpoložljivost plinskih blokov, proizvodnja sončne energije, cena na nemškem dnevnem trgu (EEX spot), še precej drugih, na primer cena istega produkta na prejšnji dražbi, število ponudnikov na dražbi, ponujene količine, ponujene cene posameznega ponudnika itd. Model za napovedovanje skokov se je izkazal kot uspešen v 4 od 5 primerov. Z EEX spot ceno in dosegljivostjo plinskih proizvodnih enot kot vhodnimi podatki, v vseh testnih primerih uspešno napovemo čas skoka cene produkta. V enem primeru je prvemu skoku sledil manjši padec in nato ponoven skok, ki ga pa model ni zaznal. Kot skok smatramo porast cene za večkratnik osnovne cene določenega produkta. S skupnim modelom tako v vseh primerih dobimo boljše rezultate od Naivnega modela.20162016-09-21 13:05:00Magistrsko delo/naloga85680VisID: 36541sl