論文の概要: Targeted demand response for flexible energy communities using clustering techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00186v3
• Date: Mon, 25 Sep 2023 14:30:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 03:40:13.364050
• Title: Targeted demand response for flexible energy communities using clustering techniques
• Title（参考訳）: クラスタリング技術を用いたフレキシブルエネルギーコミュニティの目標需要応答
• Authors: Sotiris Pelekis, Angelos Pipergias, Evangelos Karakolis, Spiros Mouzakitis, Francesca Santori, Mohammad Ghoreishi, Dimitris Askounis
• Abstract要約: 目的は、イタリアの分散エネルギーコミュニティにおける消費者の消費行動を変えることである。 一般的な3つの機械学習アルゴリズム、すなわちk-means、k-medoids、集約クラスタリングが採用されている。 本研究で提案される新しい指標,すなわちピークパフォーマンススコア(PPS)を含む複数の指標を用いた手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.572906392867547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The present study proposes clustering techniques for designing demand response (DR) programs for commercial and residential prosumers. The goal is to alter the consumption behavior of the prosumers within a distributed energy community in Italy. This aggregation aims to: a) minimize the reverse power flow at the primary substation, occuring when generation from solar panels in the local grid exceeds consumption, and b) shift the system wide peak demand, that typically occurs during late afternoon. Regarding the clustering stage, we consider daily prosumer load profiles and divide them across the extracted clusters. Three popular machine learning algorithms are employed, namely k-means, k-medoids and agglomerative clustering. We evaluate the methods using multiple metrics including a novel metric proposed within this study, namely peak performance score (PPS). The k-means algorithm with dynamic time warping distance considering 14 clusters exhibits the highest performance with a PPS of 0.689. Subsequently, we analyze each extracted cluster with respect to load shape, entropy, and load types. These characteristics are used to distinguish the clusters that have the potential to serve the optimization objectives by matching them to proper DR schemes including time of use, critical peak pricing, and real-time pricing. Our results confirm the effectiveness of the proposed clustering algorithm in generating meaningful flexibility clusters, while the derived DR pricing policy encourages consumption during off-peak hours. The developed methodology is robust to the low availability and quality of training datasets and can be used by aggregator companies for segmenting energy communities and developing personalized DR policies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,商業用および住宅用需要応答(DR)プログラムを設計するためのクラスタリング手法を提案する。 目的は、イタリアの分散エネルギーコミュニティにおける消費者の消費行動を変えることである。 この集約の目的は: イ ローカルグリッド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一次変電所における逆流を最小限に抑えること。 b) システム全体のピーク需要をシフトし、通常は午後遅くに発生する。 クラスタリングの段階について,毎日のプロシューマー負荷プロファイルを検討し,抽出したクラスタを分割する。 一般的な機械学習アルゴリズムとして、k-means、k-medoids、agglomerative clusteringの3つがある。 本研究では,本研究で提案される新しい指標,すなわちピーク性能スコア(PPS)を含む複数の指標を用いて評価を行う。 14個のクラスターを考慮した動的時間ゆがみ距離を持つk-meansアルゴリズムは, pps 0.689が最も高い性能を示す。 その後、負荷形状、エントロピー、負荷タイプに関して、抽出された各クラスタを解析する。 これらの特徴は、使用時間、臨界ピーク価格、リアルタイム価格などの適切なDRスキームとマッチングすることで、最適化目標を達成する可能性を持つクラスタを識別するために使用される。 提案するクラスタリングアルゴリズムが有意義なフレキシビリティクラスタを生成する際に有効であることを確認し,提案手法はオフピーク時の消費を促進する。 開発した手法は、トレーニングデータセットの可用性と品質の低さに対して堅牢であり、エネルギーコミュニティのセグメンテーションやパーソナライズされたDRポリシーの開発にアグリゲータ企業が利用することができる。

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