Extending the SAREF4ENER Ontology with Flexibility Based on FlexOffers

要約

エネルギーシステムにおける再生可能エネルギーの増加をサポートするための重要な要素は、柔軟性、すなわちエネルギー負荷を時間と量において変更する可能性である。多くの柔軟性モデルが設計されているが、正確なモデルは、長い時間軸や多数の機器に対してスケールすることができない。このため、FlexOffer（FOs）モデルが設計され、デバイスに依存しない柔軟性の近似値を精度よく提供し、長い時間軸や多数のデバイスに対してはるかに優れたスケーリングを実現しています。エネルギー融通性の現実的な実装の重要な側面は、スマートビルディングなどにおいて、多くの種類のスマートエネルギー機器や市場システムとの柔軟なデータ交換を可能にすることである。そのためには、データ形式を標準化するオントロジーが必要である。しかし、エネルギー目的でスマートデバイスを統合するための現在の業界標準オントロジーであるSAREF for Energy Flexibility (SAREF4ENER)は、柔軟性のサポートが限定的であるため、重要なユースケースをサポートすることができない。本論文では、後方互換性を維持しながら、高度なユースケースを含むFlexOfferモデルの完全なサポートを統合するSAREF4ENERの拡張を提案する。この新しいオントロジーモジュールは、電気自動車、バッテリー、ヒートポンプなどの高度な機器の柔軟性を正確に記述することができる。また、多くのフレキシブルな負荷タイプに関連する固有の不確実性も捉えることができる。

要約(オリジナル)

A key element to support the increased amounts of renewable energy in the energy system is flexibility, i.e., the possibility of changing energy loads in time and amount. Many flexibility models have been designed; however, exact models fail to scale for long time horizons or many devices. Because of this, the FlexOffer (FOs) model has been designed, to provide device-independent approximations of flexibility with good accuracy, and much better scaling for long time horizons and many devices. An important aspect of the real-life implementation of energy flexibility is enabling flexible data exchange with many types of smart energy appliances and market systems, e.g., in smart buildings. For this, ontologies standardizing data formats are required. However, the current industry standard ontology for integrating smart devices for energy purposes, SAREF for Energy Flexibility (SAREF4ENER) only has limited support for flexibility and thus cannot support important use cases. In this paper we propose an extension of SAREF4ENER that integrates full support for the complete FlexOffer model, including advanced use cases, while maintaining backward compatibility. This novel ontology module can accurately describe flexibility for advanced devices such as electric vehicles, batteries, and heat pumps. It can also capture the inherent uncertainty associated with many flexible load types.

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