Methodology to simulate the impact of a large deployment of a residential energy management system in the electricity grid

Abstract

Este trabalho propõe uma metodologia para avaliar os recursos de energia e de potência que podem ser disponibilizados através da disseminação e utilização de um sistema de gestão de energia no sector residencial, como a Energy Box (EB) proposta por Livengood & Larson (2009). O impacto de tal tecnologia sobre o sistema de distribuição de energia elétrica irá resultar de mudanças no uso da eletricidade por utilização final de clientes em resposta a estímulos como mudanças em tempo real no preço da electricidade, correspondendo ao amplamente conhecido conceito de gestão da procura (DR). No entanto, a natureza dispersa e não controlada da gestão destas cargas exige uma abordagem que tenha em conta o caráter aleatório do comportamento desta procura para efetuar uma estimativa agregada do consumo de energia e da potência causados por um elevado número de dispositivos EB. A abordagem que foi seguida exigiu a simulação de um determinado universo de consumidores de uma determinada cidade, utilizando informações sobre o consumo total de energia eléctrica, bem como o consumo por eletrodoméstico. A metodologia proposta faz uso de dados consultados sobre a disponibilidade dos consumidores para adiar o início da operação dos seus aparelhos, bem como de protótipos horários de diagramas de preços. Esses protótipos foram obtidos através de um exercício de agrupamento de dados que também foi proposto como parte da metodologia. O possível impacto ambiental da utilização agregada das EB também foi estimado. Os resultados da metodologia fornecem a gama de energia libertada e da potência adicional requerida como resultado agregado das EB, sendo o último um fenómeno relevante que apresenta novos desafios para a gestão da rede, e para o qual foram sugeridas algumas medidas preventivas. A análise ambiental do recurso EB agregada mostra que a DR não é por si só uma ferramenta para reduzir as emissões de CO2, sendo fortemente dependente das tecnologias de geração que são utilizadas para compensar as variações de procura. O trabalho futuro sugere investigação para atuais e para novos tipos de cargas, bem como o estudo para as técnicas de controlo não consideradas. Esta visão alargada irá fornecer uma imagem mais ampla do potencial crescente para os sistemas de gestão de energia, como a Energy Box.

This work proposes a methodology to evaluate the energy and power resources that can be made available through the deployment and use of a residential energy management system, as the Energy Box (EB) proposed by Livengood & Larson (2009). The impact on the electricity distribution system of such technology will result of changes in the electricity usage by end-use customers in response to stimuli like real-time changes in the electricity price, corresponding to the widely known demand response (DR). However, due to the dispersed and uncontrolled nature of the management of end-use appliances, estimating the energy and power output of the aggregation of a high number of EB’s requires a specific approach which can take into account the random nature of load response. The approach that was followed simulated a certain universe of consumers from one particular city, using information regarding total electricity consumption as well as the segregated consumption per main appliance. The proposed methodology makes use of queried data regarding the willingness of consumers to postpone the start of appliances, as well as prototypes of hourly price diagrams. These prototypes were obtained through a data clustering exercise that was also proposed as part of the methodology. The possible environmental impact of the aggregated use of EB’s was also estimated. The output of the methodology includes the range of released network capacity as well as load rebound, both caused by the aggregated EB response. In particular, load rebound is a relevant phenomenon that presents new challenges to the management of the grid, and for which some preventive measures are suggested. The analysis of the environmental significance of the aggregated EB resource shows that DR is not per se a tool to reduce CO2 emissions, being strongly dependent of the generation technologies that are used to compensate demand variations. Future work is also proposed including new load research for existing and for new types of loads, as well as for control techniques not considered. This extended view seeks to provide a wider image of the increasing potential of energy management systems such as the Energy Box.