The Use of Load Management Controls to Minimize Differences between Load Diagrams

Abstract

O Mercado das Energias tem evoluído de modo a fornecer energia elétrica ao consumidor de uma forma segura e fiável. De modo a atingir esse objetivo e manter um sistema com a dita fiabilidade, é necessário haver um equilíbrio entre produção e consumo, e/ou fornecimento e procura, a cada instância de tempo. A Resposta Dinâmica dos Consumidores (“Demand Response”) começa a ser um importante recurso que pode de forma ativa ser utilizada na operação e no funcionamento do Mercado das Energias de modo a melhorar a sua fiabilidade e eficiência, reduzir picos de consumo e as várias oscilações de preço. Com a introdução de redes elétricas inteligentes e com a implementação e desenvolvimento das tecnologias de informação, os consumidores podem ativamente participar em ações de Resposta Dinâmica e fazer uso dos seus recursos (consumos controlados, armazenamento e produção local). O objetivo desta dissertação é de avaliar o impacto das ações de Resposta Dinâmica dos Consumidores na fiabilidade dos mercados das energias e encontrar uma solução que mantenha e preveja consumos no mercado diário e mercado intradiário equilibrado. Por conseguinte, foi implementada uma abordagem para identificar as ações de controlo, simular o seu impacto nos padrões de consumo de cargas e avaliar os efeitos das mudanças na procura. Para a abordagem implementada utilizou-se o algoritmo evolutivo NSGA-II em conjunto com outros modelos baseados no local para a identificação das ações de controlo e avaliação do impacto nos padrões de procura. Nesta dissertação o software MATLAB serviu de via para a implementação da abordagem delineada. Os resultados deste trabalho mostram que é possível atenuar as diferenças entre as procuras de carga no mercado intradiário e as procuras de carga previstas para o mercado diário com a aplicação das devidas ações de gestão de procura de carga adequadas.

The Electricity markets have evolved in order to supply power to consumers in a secure and reliable way. In order to achieve this target and have a reliable system, it is necessary to be a balance between supply and demand at each period of time. Demand Response is becoming important as a resource that can be actively used in the operation and functioning of the Electricity markets to improve the reliability and efficiency and also to decrease peak demand and price instability. By introducing smart grids and with the deployment and development of information and communication technologies, consumers can actively participate in demand response actions and use their resources (controllable demand, storage and site generation). The objective of this thesis is to assess the impact of demand response actions on the reliability of electricity markets and find a solution for keeping the demand forecast in day-ahead market and intraday market balanced. Hence, an approach was implemented to identify the control actions, simulate their impact on consumption patterns of loads, and evaluate the effects of the changes on the demand .The implemented approach used NSGA- II evolutionary algorithm along with physically based models to identify the control actions and evaluate their impact on demand patterns. In this thesis Matlab software was used in order to implement the approach. The results of this work show that it is possible to mitigate the differences between the load demands in intraday market and forecasted load demands in day-ahead market with the application of appropriate load demand management actions.