論文の概要: Towards a real-time demand response framework for smart communities using clustering techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00186v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 02:29:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 16:20:26.915427
• Title: Towards a real-time demand response framework for smart communities using clustering techniques
• Title（参考訳）: クラスタリング技術を用いたスマートコミュニティのためのリアルタイム需要応答フレームワーク
• Authors: Sotiris Pelekis, Angelos Pipergias, Evangelos Karakolis, Spiros Mouzakitis, Francesca Santori, Mohammad Ghoreishi, Dimitris Askounis
• Abstract要約: 本研究では,商業用・住宅用需要応答プログラムの設計と実装におけるクラスタリング手法の利用について検討する。 プログラムの目的は、参加者の消費行動を変えて、一次変電所での逆電力の流れを緩和することであり、これは、地方電力網のソーラーパネルからの発電が消費を超過した場合に発生するものであり、b)システム全体のピーク需要は、通常午後遅くの時間帯に発生する。 我々は、予測、クラスタリング、価格ベースの需要予測エンジンを組み合わせたDRシステムを概念化し、このプログラムに参加しているプロデューサに対して、日々の個別化されたDRレコメンデーションと価格ポリシーを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The present study explores the use of clustering techniques for the design and implementation of a demand response (DR) program for commercial and residential prosumers. The goal of the program is to shift the participants' consumption behavior to mitigate two issues a) the reverse power flow at the primary substation, that occurs when generation from solar panels in the local grid exceeds consumption and b) the system wide peak demand, that typically occurs during hours of the late afternoon. For the clustering stage, three popular algorithms for electrical load clustering are employed -- namely k-means, k-medoids and a hierarchical clustering algorithm -- alongside two different distance metrics -- namely euclidean and constrained Dynamic Time Warping (DTW). We evaluate the methods using different validation metrics including a novel metric -- namely peak performance score (PPS) -- that we propose in the context of this study. The best setup is employed to divide daily prosumer load profiles into clusters and each cluster is analyzed in terms of load shape, mean entropy and distribution of load profiles from each load type. These characteristics are then used to distinguish the clusters that would be most likely to aid with the DR schemes would fit each cluster. Finally, we conceptualize a DR system that combines forecasting, clustering and a price-based demand projection engine to produce daily individualized DR recommendations and pricing policies for prosumers participating in the program. The results of this study can be useful for network operators and utilities that aim to develop targeted DR programs for groups of prosumers within flexible energy communities.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,商業用および住宅用需要応答(DR)プログラムの設計と実装におけるクラスタリング手法の利用について検討する。 プログラムの目的は、参加者の消費行動から2つの問題を緩和することである。 a) 一次変電所における逆流であって、局所格子内の太陽電池パネルからの発電が消費を超過した場合に発生するもの b) システムのピーク需要は広く、通常は午後遅くの時間に発生する。 クラスタリングの段階では,k-means,k-medoids,階層的クラスタリングアルゴリズムの3つのアルゴリズムが,ユークリッドと制約付き動的時間ウォーピング(dtw)という2つの異なる距離メトリクスとともに採用されている。 本研究では,本研究の文脈で提案する新しい指標であるピークパフォーマンススコア(pps)を含む様々な検証指標を用いて手法を評価する。 最適なセットアップは、毎日のプロシューマー負荷プロファイルをクラスタに分割し、各クラスタは、負荷形状、平均エントロピー、各負荷タイプからの負荷プロファイルの分布の観点から分析される。 これらの特徴は、DRスキームが各クラスタに適合する可能性が最も高いクラスタを識別するために使用される。 最後に,予測,クラスタリング,価格ベースの需要予測エンジンを組み合わせたdrシステムを概念化し,そのプログラムに参加するプロシューマーに対して,日毎の個別化されたdrレコメンデーションと価格ポリシーを作成する。 本研究の成果は,フレキシブルエネルギーコミュニティ内のプロシューマーグループを対象としたdrプログラムの開発を目的としたネットワークオペレータやユーティリティに有用である。

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