Genetik algoritması kullanarak serbestleşmiş elektrik piyasalarında gizli anlaşmaları tespit etme
2019
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Güvenç Şahin
Abstract (EN)
Deregulated electricity markets allow competition over the electricity price among the power companies. However, in an oligopolistic environment, the strategic behavior of the power companies in the electricity market may lead to collusive opportunities. The independent system operator (ISO) is an authorized entity which is responsible for administrating the electricity market. Therefore, ISO shall be able to detect and avoid collusive opportunities among generators. In this study, we propose a metaheuristics approach to assist ISO in the decision-making process to prevent collusions. We develop a method, based on principles of genetic algorithm to detect the collusive opportunities in deregulated electricity markets. We test our algorithm on three problems of varying size. Our results are promising in terms of both speed and accuracy. For the large-scale problem, our algorithm works much faster than the existing alternatives in the literature.
Author
Dr. Barış Esen
How to Cite
Barış Esen (Master Thesis). Genetik algoritması kullanarak serbestleşmiş elektrik piyasalarında gizli anlaşmaları tespit etme, 2019, Sabanci University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Sabanci University
- Popülizm, bozulmalar ve kriz algısı(2019)
- Görme biçimleri: Nevizâde Atai'nin Alemnüma'sı ve 17. yüzyılın başlarında Osmanlı toplumunun görsel algısında değişimler(2020)
- Kim Var Orada? çağdaş Türkiye tiyatrosu'nda sessizleştirilmiş geçmişleri sahnelemek: Kim Var Orada? Muhsin Bey'in Son Hamleti(2020)
- İstanbul'da bulunan fahişelerin Geç Osmanlı Dönemi'ndeki yaşamlarının Ahmed Midhat Efendi ve Hüseyin Rahmi Gürpınar romanları üzerinden bir değerlendirmesi(2019)
- Sınırların yeniden çizilmesi: Üniversite öğrencilerinin sözlü tarihi(2020)
- Normal ve genelleştirilmiş bir gamma popülasyonundaki m'inci (merkezi) moment için maksimum olabilirlik ve örnek momenti tahmin edicisi üzerine(2020)
