You are here

TÜRKİYE ELEKTRİK PİYASASİNDA RÜZGAR ENERJİSİ

WIND ENERGY IN TURKEY ELECTRICITY MARKET

Journal Name:

Publication Year:

Keywords (Original Language):

Abstract (2. Language): 
Wind energy has widespread usage in renewable energy resources. Promoting policies of countries and decreasing in investment cost have increased the usage of wind energy. The number of wind power plants(WPP) connected to electrical grid increases day by day in Turkey. Variable and uncertain generations of WPPs are making difficult to operate these plants in electrical grid. Plant owners can not give guaranty for the amount of energy they are going to generate next day, they can only create a generation schedule by using generation forecast values. Participants are reponsible for the generation schedule that they informed, in Day Ahead Electricity Market (DAM). Market mechanism penalizes facilities which deviate from informed schedule. There is an other electricity market in Turkey as a part of Renewable Energy Resources Promotion Mechanism (RESPM) to increase the usage of renewable energy resources. Participants are not reponsible for the generation schedule that they informed, in RESPM market. In this study, 14 WPPs installed in Turkey are investigated in DAM and RESPM markets. As a result of investigations; it is seen that, according to 2013 data, in DAM market 11 plants, in RESPM market 3 plants have more income.
Abstract (Original Language): 
Rüzgar enerjisi yaygın kullanılan yenilenebilir enerji kaynaklarından birisidir. Ülkelerin destekleyici politikaları ve yatırım maliyetlerinin düşmesi rüzgar enerjisi kullanımını artırmıştır. Türkiye’de de elektrik şebekesine bağlanan rüzgar enerjisi santrallerinin (RES) sayısı her geçen gün artmaktadır. RES’lerin değişken ve kararsız üretim yapmaları bu santrallerin elektrik şebekesinde işletimini zorlaştırmaktadır. Santral sahipleri bir gün sonra üretecekleri enerji miktarı için garanti verememekte, sadece üretim tahmin değerlerini kullanarak bir üretim programı oluşturabilmektedirler. Gün öncesi elektrik piyasasında (GÖP) katılımcılar bildirdikleri üretim programından sorumludurlar. Piyasa mekanizması, bildirilmiş programdan sapan tesisleri cezalandırılmaktadır. Türkiye’de yenilenebilir enerji kaynakları kullanımını arttırmak için Yenilenebilir Enerji Kaynakları Destekleme Mekanizması (YEKDEM) kapsamında başka bir elektrik piyasası da bulunmaktadır. YEKDEM piyasasında katılımcılar bildirdikleri üretim programından sorumlu değillerdir. Bu çalışmada Türkiye’de kurulmuş 14 adet RES için GÖP ve YEKDEM piyasalarında incelenmiştir. İncelemeler sonucunda, 2013 yılı verilerine göre 11 santralin GÖP piyasasında, 3 santralin YEKDEM piyasasında daha yüksek geliri olduğu görülmüştür.
253
264

REFERENCES

References: 

1. Frondel, M., Ritter, N., Schmidt, C. M., & Vance, C., “Economic impacts from the promotion of renewable energy technologies: The German experience.”, Energy Policy, 38(8): 4048-4056, 2010.
2. Sathyajith, M., “Wind energy: fundamentals, resource analysis and economics.” Springer Science & Business Media, Netherlands, (2006).
264 M. Şekkeli-C. Yıldız-F. Karık-A. Sözen 1/2 (2015) 253-264
Gazi Journal of Engineering Sciences
3. Lei, M., Shiyan, L., Chuanwen, J., Hongling, L., & Yan, Z., “A review on the forecasting of wind speed and generated power.” Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(4): 915-920, 2009.
4. Kütaruk, K., “Day Ahead Markets”, Doktora tezi, Middle East Technical University, 2013.
5. Pinson, P., Chevallier, C., & Kariniotakis, G. N., “Trading wind generation from short-term probabilistic forecasts of wind power.” Power Systems, IEEE Transactions on, 22(3): 1148-1156, 2007.
6. Jonsson, T., Pinson, P., & Madsen, H., “On the market impact of wind energy forecasts.”, Energy Economics, 32(2): 313-320, 2010.
7. RİTM Projesi, 2015. Mevcut: http://www.ritm.gov.tr (Erişim tarihi: 9 Haziran 2015).
8. Terciyanlı E., Demirci T., Küçük D., Saraç M., Çadırcı I., Ermiş M., “Enhanced Nationwide Wind-Electric Power Monitoring and Forecast System”, IEEE Transactions On Industrial Informatics, 10,(2), 2014.
9. Baris M. O., Karagoz P., “A Novel Wind Power Forecast Model: Statistical Hybrid Wind Power Forecast Technique (SHWIP)”, IEEE Transactıons On Industrial Informatics, 11(2), 2015.
10. Buhan S., Çadırcı I., “Multi-Stage Wind-Electric Power Forecast by Using a Combination of Advanced Statistical Methods”, IEEE Transactıons On Industrial Informatics, PP,(99), 2015.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com