Titelaufnahme

Titel
Valuation of fossil fueled power plants with respect to operational constraints / Gross Peter
VerfasserGross, Peter
Begutachter / BegutachterinScherrer, Wolfgang
Erschienen2009
UmfangIII, 68 Bl. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Dipl.-Arb., 2009
SpracheEnglisch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)stochastische Dynamische Programmierung / Monte Carlo Simulation
Schlagwörter (EN)stochastic Dynamic Programming / Monte Carlo simulation
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-28469 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Valuation of fossil fueled power plants with respect to operational constraints [2.21 mb]
Links
Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Diese Diplomarbeit besteht aus der Implementierung eines Algorithmus (nach Tseng und Barz; Operations Research Vol. 50) zur Bestimmung des erwarteten Gewinns eines kalorischen Kraftwerks in MATLAB.

Technische Eigenschaften wie Anlaufzeit, Mindestbetriebszeiten, produktionsabhängige Brennstoff - Elektrizitäts Konversionsrate sowie zusätzliche Kosten für Steuerungsaktionen werden beim Kraftwerksmodell berücksichtigt. Die Steuerung der Einrichtung erfolgt stündlich mit dem Ziel den erwarteten Gewinn zu maximieren.

Die Lösung des Modells erfolgt durch eine Kombination aus Dynamischer Programmierung und Monte Carlo Simulationen.

Im vorliegenden Text werden das Modell sowie die zur Lösung notwendigen Techniken vorgestellt.

Daneben wird die Arbeitsweise des erstellten MATLAB Programms erklärt und seine Leistungsfähigkeit anhand empirischer Ergebnisse einiger Szenarien demonstriert.

Zusammenfassung (Englisch)

This thesis consists of the implementation of an algorithm (proposed by Tseng and Barz; Operations Research Vol. 50) for determining the expected payoff of a fossil fueled power plant in MATLAB. Physical properties such as decision lead time, unit commitment constraints, output depending fuel to electricity conversion and additional cost for applying controls are included into the plant model.

Hourly control of the plant with the goal of maximizing its expected payoff is assumed.

The model is solved by a combination of Dynamic Programming and Monte Carlo simulations.

In this work, the model and techniques necessary for its solution are introduced.

The structure and performance of the generated MATLAB program are presented along the results from numerical simulations.