Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
806785		Blockchain based peer-to-peer energy trading applications / Blokzincir tabanlı eşten-eşe enerji ticareti uygulamaları Yazar:SERKAN SEVEN Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLAY YALÇIN ALKAN Yer Bilgisi: Abdullah Gül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Akıllı sözleşmeler = Smart contracts ; Yenilenebilir enerji kaynakları = Renewable energy resources	Onaylandı Doktora İngilizce 2023 101 s.
Bu tez, blokzincir teknolojileri, akıllı sözleşmeler ve merkezi olmayan finans (MOF) araçlarını kullanarak sanal enerji santralleri (SES) için yenilikçi eşten-eşe enerji (EEE) ticaretinin potansiyelini araştırmaktadır. Geleneksel merkezi yaklaşımlar şeffaflık ve güvenlik açısından sınırlamalara sahiptir ve bu da SES ve EEE ticaret sistemlerinin başarılı bir şekilde uygulanmasını ve işletilmesini engelleyebilir. Bu tez, enerji kaynaklarının küresel ölçekteki durumunu gözden geçirerek başlamaktadır. Mevcut manzaranın anlaşılması, SES içinde EEE ticaretinin uygulanmasının potansiyel faydaları ve zorlukları hakkında değerli bilgiler sağlamaktadır. Tezin amacı, enerji ticaretinin şeffaflığını, güvenliğini ve otomasyonunu artırmak için blokzinciri teknolojilerini ve olanaklarını entegre eden SES için yenilikçi EEE ticareti planlamaları geliştirmek ve analiz etmektir. Ayrıca yeni bir yaklaşım olarak, açık artırma yöntemlerinin yerine MOF araçları özellikle de merkezi olmayan borsa, EEE alış ve satış fiyatlarının belirlenmesinde kullanılmaktadır. Blokzincir teknolojileri ile birlikte, eşlerin ekonomik faydalarını en üst düzeye çıkarmak için optimizasyon kullanılmıştır. Ticaret planlarının sıralı karar problemi, karışık tamsayılı doğrusal programlama (KTDP) ile çözülmektedir. Buna ek olarak, KTDP gibi geleneksel matematiksel programlamanın dezavantajlarının üstesinden gelmek için makine/derin öğrenme modelleri kullanılmaktadır. Bu modeller, elde edilen optimizasyon sonuçlarından öğrenerek karar verme süreçlerini hızlandırabilmektedir. Genel olarak, SES içinde ve arasında, EEE ticaretinin başarılı bir şekilde entegrasyonu için blokzinciri platformları kullanılarak gerçekçi veri setleri, vaka çalışmaları ve simülasyonlar yoluyla önerilen EEE ticareti planlamalarının etkinliğini ve fizibilitesini doğrulamak için çerçeveler geliştirilmiştir.
This thesis explores the potential of innovative peer-to-peer (P2P) energy trading schemes for virtual power plants (VPPs) using blockchain technologies, smart contracts, and decentralized finance (DeFi) instruments. Traditional centralized approaches have limitations in terms of transparency and security, which can hinder the successful implementation and operation of VPPs and P2P energy trading systems. The dissertation begins by reviewing the current state of energy sources within the global energy landscape. Understanding the existing landscape provides valuable insights into the potential benefits and challenges of implementing P2P energy trading within VPPs. The focus of the dissertation is to develop and analyze innovative P2P energy trading schemes for VPPs that integrate blockchain technologies and facilities to enhance transparency, security, and automation of energy transactions. Furthermore, DeFi instruments, specifically decentralized exchange (DEX), are used as a novel approach instead of auction methods to determine P2P energy buying and selling prices. Along with blockchain technologies, optimization is used to maximize the economic benefits of peers. The sequential decision problem of the trading schemes is solved with mixed integer linear programming (MILP). In addition, machine/deep learning models are utilized to overcome the drawbacks of conventional mathematical programming like MILP. These models can accelerate the decision-making processes by learning from the optimization results obtained. Overall, frameworks for the successful integration of P2P energy trading within and among VPPs are developed to validate the effectiveness and feasibility of the proposed P2P energy trading schemes through case studies and simulations using realistic data sets and blockchain platforms.