Cooperative decision-making under uncertainty: applications to energy markets and railway systems
Coöperatieve besluitvorming bij onzekerheid in energiemarkten en spoorwegsystemen
In haar onderzoek ontwikkelde Azin Khaleghi wiskundige modellen voor besluitvorming onder onzekerheid, met toepassingen in markten voor hernieuwbare energie, coöperatieve besluitvorming en spoorwegsystemen. Het onderzoekt hoe beslissingen kunnen worden ontworpen wanneer toekomstige uitkomsten onzeker zijn, informatie onvolledig is of systeemparameters niet nauwkeurig bekend kunnen zijn. Over het geheel genomen bevordert haar onderzoek wiskundige methoden voor besluitvorming onder onzekerheid via optimalisatie, coöperatieve speltheorie, leren en regeling.
Voor producenten van windenergie vormt onzekere elektriciteitsproductie een financiële uitdaging, omdat marktverplichtingen moeten worden aangegaan voordat de productie bekend is. Dit proefschrift ontwikkelt stochastische modellen en biedstrategieën over meerdere perioden om te onderzoeken hoe producenten verwachte winst kunnen afwegen tegen blootstelling aan onbalansrisico. De resultaten laten zien dat het meenemen van informatie over opslag en beslissingen over meerdere marktperioden de economische prestaties kan verbeteren en tegelijkertijd het financiële risico kan verminderen.
Vervolgens ontwikkelt het onderzoek coöperatieve modellen voor situaties waarin meerdere besluitvormers coalities vormen en hun beslissingen onder onzekerheid coördineren. Deze modellen kwantificeren hoe samenwerking en aggregatie variabiliteit kunnen verminderen en extra economische waarde kunnen creëren. Verdelingsmechanismen worden ontworpen om deze voordelen op een eerlijke en stabiele manier toe te wijzen. Daarnaast worden leergebaseerde modellen ontwikkeld waarmee gezamenlijke beslissingen en winstverdelingen zich geleidelijk kunnen aanpassen wanneer nieuwe informatie beschikbaar komt.
Tot slot ontwikkelt dit proefschrift regelmodellen voor virtueel gekoppelde spoorvoertuigen, waarin voertuigen hun snelheden en onderlinge afstanden coördineren via communicatie en terugkoppeling. De analyse houdt rekening met onzekerheid in fysieke factoren zoals treinmassa, spoorhellingen en aerodynamische krachten, en stelt voorwaarden vast waaronder gecoördineerde werking stabiel en betrouwbaar blijft.