Optimización de la potencia eólica ofertada en el mercado diario considerando escenarios de generación y precio estocásticos
Fecha
2020Autor
Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
En el presente documento se analiza y simula mediante herramientas de software los efectos
de considerar las variables involucradas en los mercados eléctricos estocásticas para la optimización de la venta de energía eléctrica de origen eólico.
Para ello se realizan la abstracción de modelos ARIMA de las variables consideradas como son
el precio de la electricidad en el mercado diario, precio d ...
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En el presente documento se analiza y simula mediante herramientas de software los efectos
de considerar las variables involucradas en los mercados eléctricos estocásticas para la optimización de la venta de energía eléctrica de origen eólico.
Para ello se realizan la abstracción de modelos ARIMA de las variables consideradas como son
el precio de la electricidad en el mercado diario, precio del mercado de desvíos y viento, y mediante el uso de la técnica de simulaciones mediante el método Montecarlo usada con los modelos ARIMA, se generan los escenarios. A continuación, se realiza la reducción de escenarios,
para finalmente hacer la resolución del problema de optimización estocástico. [--]
At the present document it will be analyzed and simulated the effect of taking into consideration
the stochastic nature of the main variables involving the electrical market to achieve an optimization of the electric eolic energy selling.
In order to achieve the objective, there will be created ARIMA models of the variables, namely
day ahead market, balancing market and wind. Using the Monteca ...
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At the present document it will be analyzed and simulated the effect of taking into consideration
the stochastic nature of the main variables involving the electrical market to achieve an optimization of the electric eolic energy selling.
In order to achieve the objective, there will be created ARIMA models of the variables, namely
day ahead market, balancing market and wind. Using the Montecarlo simulation method there
will be generated the scenarios using the created ARIMA models. Afterwards it will be reduced
the number of scenarios to have into consideration, to finish with the resolution of the stochastic
optimization problem. [--]
Materias
Mercados eléctricos,
Programación estocástica,
Generación escenarios,
Modelos ARIMA,
Series temporales,
Electrical markets,
Stochastic programmation,
Scenario generation,
ARIMA models,
Temporal data series
Titulación
Máster Universitario en Energías Renovables: Generación Eléctrica por la Universidad Pública de Navarra /
Energia Berriztagarrietako Unibertsitate Masterra: Sorkuntza Elektrikoa Nafarroako Unibertsitate Publikoan