Empowering Aggregators with Practical Data-Driven Tools: Harnessing Aggregated and Disaggregated Flexibility for Demand Response

要約

この研究は、再生可能エネルギー源（RES）によってもたらされる不確実性の中で、確実な脱炭素化の達成とエネルギーシステムの回復力の強化に重点を置き、デマンドレスポンス（DR）プログラムを通じて柔軟性を活性化する際のアグリゲーターと建物占有者の間の重要な相互作用を調査します。
まず、離散フーリエ変換 (DFT) とクラスタリング技術を利用して建物占有者の活動パターンを特定し、データが限られた環境で集約された柔軟性提供戦略を最適化する方法論を紹介します。
次に、この調査では、正確なデバイスレベルの分析のための機械学習と最適化技術を採用し、DR イベント中の暖房換気空調 (HVAC) システムの細分化された柔軟性の提供を評価しています。
最初のアプローチは、アグリゲーターが建物全体の消費に対して単一のスマート メーターの環境で柔軟なサービスを提供するための非侵入的な経路を提供します。一方、二番目のアプローチは、建物占有者の温熱快適性プロファイルを慎重に考慮しながら、専用のメーターが存在する場合の柔軟性を最大化します。
スマート メーターを HVAC システムに接続します。
データ駆動型技術の適用と、工業用建物と住宅用建物の両方の包括的なケーススタディを通じて、このホワイトペーパーは、バランシング市場と新たな柔軟性市場におけるアグリゲーターにとって極めて重要な機会を明らかにするだけでなく、アグリゲーター向けのエンドツーエンドの実用的なツールの開発にも成功します。
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、その運用能力が実証され、回復力のある効率的なエネルギー システムの進化に貢献します。

要約(オリジナル)

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.

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