論文の概要: Empowering Aggregators with Practical Data-Driven Tools: Harnessing
Aggregated and Disaggregated Flexibility for Demand Response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10726v2
- Date: Fri, 1 Mar 2024 17:18:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 19:51:41.540234
- Title: Empowering Aggregators with Practical Data-Driven Tools: Harnessing
Aggregated and Disaggregated Flexibility for Demand Response
- Title（参考訳）: 実用的なデータ駆動ツールによるアグリゲータの強化: 要求応答に対するアグリゲータと非アグリゲータの柔軟性
- Authors: Costas Mylonas, Donata Boric, Leila Luttenberger Maric, Alexandros
Tsitsanis, Eleftheria Petrianou, Magda Foti
- Abstract要約: 本研究は、需要応答(DR)プログラムを通じて、フレキシビリティを活性化する際のアグリゲータと居住者の相互作用について検討する。
限られたデータを持つ環境において、集約された柔軟性の提供戦略を最適化する手法を導入する。
本稿では,アグリゲータのバランスとフレキシビリティ市場における重要な機会を明らかにするだけでなく,アグリゲータのためのエンドツーエンドの実践ツールの開発にも成功している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study explores the crucial interplay between aggregators and building
occupants in activating flexibility through Demand Response (DR) programs, with
a keen focus on achieving robust decarbonization and fortifying the resilience
of the energy system amidst the uncertainties presented by Renewable Energy
Sources (RES). Firstly, it introduces a methodology of optimizing aggregated
flexibility provision strategies in environments with limited data, utilizing
Discrete Fourier Transformation (DFT) and clustering techniques to identify
building occupant's activity patterns. Secondly, the study assesses the
disaggregated flexibility provision of Heating Ventilation and Air Conditioning
(HVAC) systems during DR events, employing machine learning and optimization
techniques for precise, device-level analysis. The first approach offers a
non-intrusive pathway for aggregators to provide flexibility services in
environments of a single smart meter for the whole building's consumption,
while the second approach carefully considers building occupants' thermal
comfort profiles, while maximizing flexibility in case of existence of
dedicated smart meters to the HVAC systems. Through the application of
data-driven techniques and encompassing case studies from both industrial and
residential buildings, this paper not only unveils pivotal opportunities for
aggregators in the balancing and emerging flexibility markets but also
successfully develops end-to-end practical tools for aggregators. Furthermore,
the efficacy of this tool is validated through detailed case studies,
substantiating its operational capability and contributing to the evolution of
a resilient and efficient energy system.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 再生可能エネルギー源(RES)が提示する不確実性の中で, 強固な脱炭化とエネルギーシステムのレジリエンスの強化に重点を置いて, 需要応答(DR)プログラムを通じて, フレキシビリティを活性化する上で, 集合体と集合体との間の重要な相互作用を探求するものである。
まず,データ制限のある環境において,離散フーリエ変換 (dft) とクラスタリング技術を用いて作業者の活動パターンを識別し,集約された柔軟性提供戦略を最適化する手法を提案する。
第2に、DRイベント中の暖房換気・空調システム(HVAC)の非凝集フレキシビリティ・プロビジョニングを評価し、正確なデバイスレベルの分析に機械学習と最適化技術を用いる。
第1のアプローチは、アグリゲータが建物全体の消費のために単一のスマートメータの環境で柔軟性を提供するための非意図的な経路を提供し、第2のアプローチは、居住者の温熱的快適性プロファイルの構築を慎重に検討すると同時に、hvacシステムに専用のスマートメータが存在する場合の柔軟性を最大化する。
本稿は,データ駆動技術の適用と,産業・住宅双方の事例研究を通じて,バランスと新興市場におけるアグリゲータの重要な機会を明らかにしただけでなく,アグリゲータのエンド・ツー・エンドの実践ツールの開発にも成功している。
さらに、このツールの有効性は、詳細なケーススタディを通じて検証され、その運用能力を実証し、レジリエントで効率的なエネルギーシステムの進化に寄与する。
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