Prototype of Demand Response Controller for Demand Side Management on Home Electricity using Particle Swarm Optimization Algorithm

Demand Side Management (DSM) program can be implemented using electric load shedding approach. In practice, this can be realized using equipment called the Demand Response Controller (DRC). The discharge of electricity with DRC is one of the efforts to respond to the increasing electricity tariff. In further, such technology allows users to shift duration of electricity usage, for example from the peak load period to the off-peak period. This research develops a website-based prototype with devices that have been integrated with Raspberry Pi as a controller. Devices arrangement is connected to home electrical devices in order to allow users change the condition of electronic devices everywhere, in terms of its utilization period. To support DRC, there is a feature where users can enter the limits of electricity usage and then the PSO algorithm will set electronic devices so that it can be switched on and off in accordance with the restrictions of the users. The prototype has been able to perform the optimization by turning off the device in accordance with user requirements. The PSO algorithm has been tested and an accuracy of 96% can be achieved at most possible, finding a combination of kilowatt limits according to user requirements

A multi-agent intelligent decision making support system for home energy management in smart grid: A fuzzy TOPSIS approach

In the context of intelligent home energy management in smart grid, the occupants' consumption behavior has a direct effect on the demand and supply of the electrical energy market. Correspondingly, the policies of the utility providers affect consumption behavior so techniques and tools are required to analyse the occupants' preferences, habits and lifestyles in order to support and facilitate their decision-making regarding the curtailing of their energy consumption and costs. The uncertainty about householders' preferences increases the uncertainty of appliance prioritization and makes it difficult to determine the consistency of preferences in terms of energy consumption. In this complex system, the preferences and judgments of householders are represented by linguistic and vague patterns. This paper proposes a much better representation of this linguistics that can be developed and refined by using the evaluation methods of fuzzy set theory. The proposed approach will apply the fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (fuzzy TOPSIS) for achieving preferences. Based on our detailed literature review of the multi-agent system approach in this field, it is expected that the proposal model will offer a robust tool for communication and decision-making between occupant agents and dynamic environmental variables. It is shown that the proposed fuzzy TOPSIS approach will enable and assist householders to maximize their participation in demand response programs

Optimal Home Energy Management System for Committed Power Exchange Considering Renewable Generations

This thesis addresses the complexity of SH operation and local renewable resources optimum sizing. The effect of different criteria and components of SH on the size of renewable resources and cost of electricity is investigated. Operation of SH with the optimum size of renewable resources is evaluated to study SH annual cost. The effectiveness of SH with committed exchange power functionality is studied for minimizing cost while responding to DR programs

A fuzzy TOPSIS approach for home energy management in smart grid with considering householders' preferences

It is expected that demand response programs will be designed to decrease electricity consumption or shift it from on-peak to off-peak periods depending on consumers' preferences and lifestyles. This paper demonstrates a fuzzy TOPSIS decision-making approach to quantify and evaluate consumers' preferences at the micro-level when using electrical devices according to a real-time price scheme of demand response in order to best manage the use of appliances. This enables and supports householders to maximize their participation in demand response programs

Model Predictive Control for Demand Response of Thermostatically Controlled Loads

Charakteristickým rysem moderní energetiky je narůstající podíl výroby elektřiny z obnovitelných zdrojů. To přináší řadu výhod z pohledu kvality životního prostředí. Výroba elektřiny z obnovitelných zdrojů má však výrazně stochastický charakter a integrace většího množství takto vyrobené elektřiny do elektrizační sítě není možná, pokud nebudou vytvořeny nové metody řízení spotřeby elektřiny, nové technologie pro skladování elektrické energie a vyspělá řídicí a komunikační infrastruktura. Na straně spotřeby elektrické energie připadá významný podíl termostaticky řízeným spotřebičům. Ty jsou navíc obvykle těsně propojeny s velkými tepelně akumulačními kapacitami. Jsou proto zvláště vhodné pro řízení spotřeby elektřiny a nákladově efektivní akumulaci energie. Z této motivace vychází zaměření této disertační práce na pokročilé algoritmy pro řízení termostatických spotřebičů.Jakékoliv řízení nutně předpokládá, že existuje vhodný řídicí signál, kterým můžeme chování řízené soustavy ovlivňovat. V této práci pracujeme s nepřímým řídicím signálem: cenou elektřiny proměnnou v reálném čase. Tento koncept je používán v řadě pilotních projektů v USA i v EU. Z řady hledisek je tento koncept výhodný: zákazníci si mohou sami rozhodnout, jak na proměnnou cenu budou reagovat bez toho, že by jejich komfort byl ohrožen. Rovněž tak není nutné instalovat složitá rozhraní pro přímé ovládání spotřebičů a monitorování jejich stavu. Návrh vhodných algoritmů pro to, jak reagovat na proměnné ceny však zůstává stále do značné míry otevřeným problémem. Tato práce je zaměřena na dva aspekty tohoto problému.První část práce se zabývá problematikou řízení jednotlivých velkých termostatických spotřebičů, které reaguje na proměnnou cenu elektřiny. Tyto spotřebiče jsou zde popsány obecně jako lineární časově proměnné systémy a jejich řízení je navrženo jako lokální ekonomické prediktivní řízení. Tento ekonomický prediktivní regulátor musí vzít v úvahu časově proměnný charakter řízené soustavy. Tím, že provádí lokální ekonomickou optimalizaci, napomáhá tento regulátor udržet rovnováhu výroby a spotřeby v elektrizační soustavě. Tato část práce vznikla v rámci projektu H2020 SmartNet a jako případovou studii používá jedno z pilotních experimentálních zařízení tohoto projektu: vyhřívaný plavecký bazén. Časová proměnnost matematického modelu tohoto bazénu pramení ze změn součinitele přestupu tepla mezi vodou a vzduchem v závislosti na rychlosti větru.Druhá část práce je zaměřena na menší termostatické spotřebiče, které sice mají jednotlivě zanedbatelný příkon, mohou však hrát významnou roli, pokud je jejich větší počet sdružen dohromady. Struktura navrhovaného řídicího systému je hierarchická. Ekonomický prediktivní regulátor na vyšší rovině řízení reaguje na proměnnou cenu elektřiny a mění žádané hodnoty termostatů na nižší rovině. Cíl řízení je stejný jako v první části práce: cena provozu celé skupiny spotřebičů je minimalizována a to napomáhá udržení rovnováhy v síti. Vzhledem k velkému počtu spotřebičů však není možné, aby prediktivní regulátor pracoval s modely všech jednotlivých spotřebičů, ale bylo nutné vyvinout a ověřit sdružený model dynamiky celé skupiny. Tento model je nelineární a ekonomický prediktivní regulátor musí řešit úlohu nelineárního smíšeného celočíselného programování. Efektivita navržené strategie řízení byla prokázána pomocí simulačních experimentů.Increasing the share of renewable electricity generation is a characteristic feature of modern energy systems. Renewable electricity generation has important environmental benefits, however, it is also marked by significant stochasticity and its large scale integration into power grid is not possible without new methods for control of electricity consumption, new energy storage technologies and communication infrastructure. Thermostatically controlled loads represent a significant share of total electricity consumption and they are often tightly connected with large thermal storage capacities. For these reasons they can be used for controlling electricity consumption and cost effective energy storage. This motivates the focus of this thesis on advanced control algorithms for thermostatically controlled loads.Any control requires a suitable control signal. In this thesis, an indirect control signal is used - the role of the control signal is played by variable electricity price. This concept is considered in many pilot projects both in the USA and in the EU. It has certain advantages: the customers can choose the preferred strategy for responding to the needs of the grid, so their comfort is not compromised; also there is no need to install significantly more complex interfaces for direct control of the loads and monitoring of their states. However, the design of suitable control algorithms for responding to variable prices is still a largely open problem. The thesis focuses on two aspects of this problem.The first part of the thesis considers the control of a single large thermostatically controlled load that responds to the price signal. This load is described by a linear time varying system and a local economic model predictive controller is designed for it. This controller must account for the time varying dynamics of the controlled load. By performing local economic optimization this controller helps to balance supply and demand in the electricity grid. This part of the thesis was created within the framework of H2020 SmartNet project and it considers one of the project pilot demonstrations: heated swimming pool. The time varying character of the model of this pool is due to the changes of the heat transfer coefficient between water and air depending on the wind speed.The second part of the thesis focuses on smaller thermostatically controlled loads. They are negligible individually, but they can play an important role if a larger population is aggregated. The structure of the proposed control system is hierarchical. Economic model predictive controller in the upper level responds to varying electricity price and changes the temperature setpoints of the thermostats in the lower level. The objective of the control system is the same as in the first part of the thesis: the cost of the operation of this population is minimized and this helps to keep the balance in the grid. However, the high number of the loads does not allow individual modelling of each load in the model predictive controller and an aggregate model had to be developed and tested. This model is non-linear and economic model predictive controller has to solve mixed integer non-linear optimization problem. The effectiveness of the proposed control strategy was demonstrated by simulation

Intelligent Decision Support System for Energy Management in Demand Response Programs and Residential and Industrial Sectors of the Smart Grid

This PhD thesis addresses the complexity of the energy efficiency control problem in residential and industrial customers of Smart electrical Grid, and examines the main factors that affect energy demand, and proposes an intelligent decision support system for applications of demand response. A multi criteria decision making algorithm is combined with a combinatorial optimization technique to assist energy managers to decide whether to participate in demand response programs or obtain energy from distributed energy resources