prikaz prve stranice dokumenta Model sudjelovanja solarne elektrane i vodikova postrojenja na tržištu električne energije
No public access
master's thesis
Model sudjelovanja solarne elektrane i vodikova postrojenja na tržištu električne energije
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. urn:nbn:hr:168:842024
Grebenar, Filip
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Grebenar, F. (2023). Model sudjelovanja solarne elektrane i vodikova postrojenja na tržištu električne energije (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:842024

Grebenar, Filip. "Model sudjelovanja solarne elektrane i vodikova postrojenja na tržištu električne energije." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:842024

Grebenar, Filip. "Model sudjelovanja solarne elektrane i vodikova postrojenja na tržištu električne energije." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:842024

Grebenar, F. (2023). 'Model sudjelovanja solarne elektrane i vodikova postrojenja na tržištu električne energije', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 21 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:842024

Grebenar F. Model sudjelovanja solarne elektrane i vodikova postrojenja na tržištu električne energije [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2023 [cited 2024 December 21] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:842024

F. Grebenar, "Model sudjelovanja solarne elektrane i vodikova postrojenja na tržištu električne energije", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:842024

Metadata
TitleModel sudjelovanja solarne elektrane i vodikova postrojenja na tržištu električne energije
Title (english)Model for joint electricity market participation of solar power plan and hydrogen facility
AuthorFilip Grebenar
MentorTomislav Capuder (mentor)
Committee memberTomislav Capuder (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMarko Delimar (član povjerenstva)
Committee memberMirna Gržanić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2023-07-07, Croatia
Abstract
Kontinuirano povećanje novoinstaliranog kapaciteta fotonaponskih elektrana (FNE) osim niza prednosti donosi različite tehničke i operativne izazove za postojeći elektroenergetski sustav budući da su varijabilnost i nepredvidivost inherentna obilježja solarne energije. Kompenzacija navedenih obilježja može se donekle ostvariti razvojem efikasnih modela predviđanja proizvodnje električne energije (EE) iz FNE, ali i korištenjem fleksibilnih jedinica kao što je vodikovo postrojenje u sklopu kojeg se nalaze elektrolizator, stog gorivnih članaka i spremnik vodika. U ovome radu opisana je matematička formulacija odabranih modela strojnog učenja koji su zatim, koristeći različite metodologije predviđanja EE iz FNE, implementirani i evaluirani na stvarnim podacima na kojima je prethodno izvršena eksploratorna analiza. Rezultati predviđanja upotrebljeni su kao ulazni podaci u dvorazinski optimizacijski model s ciljem određivanja optimalnog nastupa bilančne grupe FNE i vodikova postrojenja na dan unaprijed tržištu minimizirajući pritom odstupanja u stvarnom vremenu koristeći Monte Carlo scenarijsku analizu ostvarenja proizvodnje EE iz FNE.
Abstract (english)
The capacity of newly installed solar photovoltaic (PV) power plants constantly increases worldwide, which, aside from certain environmental benefits, brings various technical and operational challenges for power system operators and market participants. The main driver of these challenges is the variable and intermittent nature of solar energy, which can be partially compensated by developing efficient and dedicated PV power forecasting techniques or through the addition of flexible units such as hydrogen facility composed of electrolyzer, fuel cell stack and hydrogen storage tank. This paper describes and elaborates on the mathematical formulation of proposed machine learning techniques that were later implemented and evaluated on historical data using different methodologies. The obtained forecasting results are then fed into the input of a two-stage optimization model with the aim of determining the optimal day-ahead market scheduling of the balance group (PV power plant and hydrogen facility) while minimizing its real-time imbalances. Scenario analysis based on Monte Carlo method is adopted to model the uncertainty in PV power plant production.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:842024
Study programmeTitle: Electrical Engineering and Information Technology
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-10-11 08:56:46