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/2401.10726v4
• Date: Fri, 10 Jan 2025 10:30:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:24:11.905637
• 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,要求応答(DR)プログラムを通じて,アグリゲータと建物利用者の柔軟性の活性化における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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69303106863453
• License:
• Abstract: This study explores the interaction between aggregators and building occupants in activating flexibility through Demand Response (DR) programs, with a focus on reinforcing the resilience of the energy system considering 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 occupants' 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 maximizes the amount of flexibility in the case of dedicated metering devices to the HVAC systems by carefully considering building occupants' thermal comfort profiles. 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 and demonstrates end-to-end practical tools for aggregators.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、再生可能エネルギー源(RES)が提示する不確実性を考慮したエネルギーシステムのレジリエンスの強化に焦点をあて、需要応答(DR)プログラムを通じて、アグリゲータとビルの利用者との相互作用を考察する。 まず、DFT(Disdisrete Fourier Transformation)とクラスタリング技術を用いて、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。 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、アグリゲーターが建物全体の消費のために1つのスマートメーターの環境において柔軟性を提供するための非侵襲的な経路を提供し、第2のアプローチは、乗員の熱快適プロファイルの構築を慎重に検討することで、HVACシステムへの専用測定装置の柔軟性を最大化する。 本論文は,データ駆動技術の適用と,産業用・住宅用両方の事例研究を通じて,アグリゲーターにとって,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とともに,アグリゲーターのエンド・ツー・エンドの実践的ツールの開発と実証に成功している。

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