Reformulations of a bi-level optimization problem detecting collusions in deregulated electricity markets
2020
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Güvenç Şahin
Abstract (TR)
Serbestleşmiş elektrik piyasasının temel amacı, üretim şirketleri arasında tam bir rekabet ortamı sağlamaktır. Gizli anlaşmalar, bağımsız bir sistem operatörü tarafından işletilen elektrik piyasalarında rekabeti bozabilecek ve elektrik fiyatını artırabilecek ana tehditlerden biri olarak kabul edilmektedir. Piyasadaki gizli anlaşma fırsatlarını tespit eden oyun teorik bir iki seviyeli optimizasyon problemi (Aliabadi et al. 2016) için reformülasyonlar sunuyoruz . İki seviyeli bir problemi doğrudan çözecek ticari bir çözücü yoktur. Öncelikle problemin mevcut eşdeğer reformülasyonlarını iyileştiriyoruz (Çelebi et al. 2019). Ardından, Aktif Küme Teorisi ile birlikte Karush-Kuhn-Tucker (KKT) koşullarına ve ayrıca Özel Sıralı Küme (SOS) değişkenlerine dayalı iki yeni reformülasyon öneriyoruz. Farklı boyutlarda dört problem grubu kullanarak, gizli anlaşma fırsatlarını tespit etmede reformülasyonların verimliliğini ve etkililiğini göstermek ve karşılaştırmak için bilgisayısal çalışmalar yapıyoruz.
Author
Dr. Alı Ebadı Torkayesh
How to Cite
Alı Ebadı Torkayesh (Yüksek Lisans Tezi). Reformulations of a bi-level optimization problem detecting collusions in deregulated electricity markets, 2020, Sabanci University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Sabanci University
- Populism, failures, and a sense of crisis(2019)
- Ways of seeing: Nev'izâde Atâ'i's Alemnümâ and changes in the visual perception of Ottoman society in the early Seventeenth century(2020)
- Who's There? staging the silenced pasts in contemporary theater in Turkey: Kim Var Orada? Muhsin Bey'in Son Hamleti(2020)
- An evaluation on the life of prostitutes in the late ottoman istanbul through the novels of Ahmed Midhat Efendi and Hüseyin Rahmi Gürpinar(2019)
- (Re)making the margins: An oral history of university students(2020)
- On maximum likelihood and sample moment estimators for the mth (central) moment in a normal and generalized gamma population(2020)
