Elektrik piyasalarında optimizasyon modellerinin analizi ve değerlendirilmesi
Analysis and evaluation of optimization models in electricity markets
Yazar: AHMET YILDIRIM ERDOĞAN
Danışman: PROF. DR. FAZIL GÖKGÖZ
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Nüfüsun artış hızının, teklojik gelişmelerin ve sanayileşmenin artması enerji tüketiminin artmasına sebep olmaktadır. Yeryüzünde kısıtlı seviyede bulunan fosil kaynaklardan elde edilen enerji, enerji tüketimini karşılamamakta ve üretim ile tüketim arasında dengesizliklere sebep olmaktadır. Fosil kaynakların çevre kirliği, iklim değişikliği gibi olumsuz etkileri zamanla ekolojik dengenin bozulmasına sebep olacaktır. Fosil kaynaklara alternatif olarak temiz enerji üretimi sağlayan yenilenebilir kaynaklar sürdürülebilir alternatif enerji kaynakları olarak öne çıkmaktadır. Pandemi sonrası enerji fiyatlarındaki ani yükseliş, fosil kaynaklarda dış ülkelere bağımlılık gibi sebeplerden dolayı yenilenebilir kaynaklardan enerji üretimi devlet teşvikleri ile beraber daha da artmaktadır. Elektrik tedarikçileri üretim kapasitelerini ve teklif stratejilerini optimize ederek kısıtlı kaynaklar ile elektrik üretimlerini optimal seviyede tutabilirler. Bu amprik tez çalışmasında optimal elektrik üretiminin sağlanabilmesi için yenilenebilir enerji kaynaklarından hidrolik ve güneş enerji santrallerine ve yenilenemez enerji kaynaklarından doğalgaz ve taşkömürü enerji santrallerine dört farklı finansal optimizasyon modelleri (MV, MAD, DS ve SV) uygulanmıştır. Optimizasyon modellerine yatırım üst limit kısıtı ve ikili sözleşme kaynaklı risksiz varlık eklenmiştir. Her bir optimizasyon modeline minimum risk, maksimum getiri, maksimum riske göre ayarlanmış getiri oranı ve maksimum fayda A=3 amaç fonksiyonları uygulanmış ve toplamda 64 optimal portföy elde edilmiştir. Optimal portföylerin performansları Sharpe oranı, Sortino oranı, Omega oranı ve MRAG oranı modelleri ile ölçülmüştür. Optimal 64 portföyü değerlendirmek için 4 portföy performans ölçüm modeli ile 256 performans ölçümü yapılmıştır. Tüm portföy performans ölçüm modellerine göre optimal portföylerin performansları santral tiplerine göre büyükten küçüğe güneş > hidrolik > doğalgaz > taşkömürü olarak sıralanmıştır. Ayrıca her santral tipi içi elde edilen optimal portföyler kendi içerisinde optimizasyon modeli çerçevesinde karşılaştırılmış ve sonuçlar piyasa karar vericilerinin karar destek sistemi kurabilmeleri için paylaşılmıştır. Elektrik üreticilerine üretim portföylerine temiz, sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kaynaklarını eklemeleri için önerilerde bulunulmuştur.

Anahtar Kelimeler: finansal optimizasyon modelleri, portföy performans ölçüm modelleri, yenilenebilir ve yenilenemez enerji kaynakları

Abstract:
The increase in population growth rate, technological developments, and industrialization leads to an increase in energy consumption. The energy obtained from fossil resources, which are limited on earth, does not meet energy consumption and causes imbalances between production and consumption. The adverse effects of fossil resources, such as environmental pollution and climate change, will cause the ecological balance to deteriorate over time. As an alternative to fossil resources, renewable resources that provide clean energy production stand out as sustainable alternative energy sources. Due to the sudden rise in energy prices after the pandemic and dependence on foreign countries for fossil resources, energy production from renewable resources is increasing with government incentives. Electricity suppliers can keep their electricity production at an optimal level with limited resources by optimizing their production capacities and bidding strategies. In this empirical thesis, four different financial optimization models (MV, MAD, DS, and SV) are applied to renewable energy sources, such as hydroelectric and solar power plants, and non-renewable energy sources, such as natural gas and hard coal power plants, to ensure optimal electricity generation. Investment upper limit constraint and bilateral contract-induced risk-free assets were added to the optimization models. Minimum risk, maximum return, maximum risk-adjusted rate of return, and maximum utility A=3 objective functions were applied to each optimization model, and a total of 64 optimal portfolios were obtained. The performance of the optimal portfolios was measured using the Sharpe ratio, Sortino ratio, Omega ratio, and MRAG ratio models. In order to evaluate the 64 optimal portfolios, 256 performance measurements were made with four portfolio performance measurement models. According to all portfolio performance measurement models, the performances of the optimal portfolios are ranked as solar > hydro > natural gas > hard coal from largest to smallest according to power plant types. In addition, the optimal portfolios obtained for each power plant type are compared within the framework of the optimization model, and the results are shared for market decision-makers to build a decision support system. Recommendations are made to electricity suppliers to add renewable energy sources to their generation portfolios.

Keywords: financial optimization models, portfolio performance measurement models, renewable and non-renewable energy resources