Demand response performance and uncertainty: A systematic literature review

The present review has been carried out, resorting to the PRISMA methodology, analyzing 218 published articles. A comprehensive analysis has been conducted regarding the consumer's role in the energy market. Moreover, the methods used to address demand response uncertainty and the strategies used to enhance performance and motivate participation have been reviewed. The authors find that participants will be willing to change their consumption pattern and behavior given that they have a complete awareness of the market environment, seeking the optimal decision. The authors also find that a contextual solution, giving the right signals according to the different behaviors and to the different types of participants in the DR event, can improve the performance of consumers' participation, providing a reliable response. DR is a mean of demand-side management, so both these concepts are addressed in the present paper. Finally, the pathways for future research are discussed.This article is a result of the project RETINA (NORTE-01-0145- FEDER-000062), supported by Norte Portugal Regional Operational Programme (NORTE 2020), under the PORTUGAL 2020 Partnership Agreement, through the European Regional Development Fund (ERDF). We also acknowledge the work facilities and equipment provided by GECAD research center (UIDB/00760/2020) to the project team, and grants CEECIND/02887/2017 and SFRH/BD/144200/2019.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Data Mining in Smart Grids

Effective smart grid operation requires rapid decisions in a data-rich, but information-limited, environment. In this context, grid sensor data-streaming cannot provide the system operators with the necessary information to act on in the time frames necessary to minimize the impact of the disturbances. Even if there are fast models that can convert the data into information, the smart grid operator must deal with the challenge of not having a full understanding of the context of the information, and, therefore, the information content cannot be used with any high degree of confidence. To address this issue, data mining has been recognized as the most promising enabling technology for improving decision-making processes, providing the right information at the right moment to the right decision-maker. This Special Issue is focused on emerging methodologies for data mining in smart grids. In this area, it addresses many relevant topics, ranging from methods for uncertainty management, to advanced dispatching. This Special Issue not only focuses on methodological breakthroughs and roadmaps in implementing the methodology, but also presents the much-needed sharing of the best practices. Topics include, but are not limited to, the following: Fuzziness in smart grids computing Emerging techniques for renewable energy forecasting Robust and proactive solution of optimal smart grids operation Fuzzy-based smart grids monitoring and control frameworks Granular computing for uncertainty management in smart grids Self-organizing and decentralized paradigms for information processin

Dynamic segmentation techniques applied to load profiles of electric energy consumption from domestic users

[EN] The electricity sector is currently undergoing a process of liberalization and separation of roles, which is being implemented under the regulatory auspices of each Member State of the European Union and, therefore, with different speeds, perspectives and objectives that must converge on a common horizon, where Europe will benefit from an interconnected energy market in which producers and consumers can participate in free competition. This process of liberalization and separation of roles involves two consequences or, viewed another way, entails a major consequence from which other immediate consequence, as a necessity, is derived. The main consequence is the increased complexity in the management and supervision of a system, the electrical, increasingly interconnected and participatory, with connection of distributed energy sources, much of them from renewable sources, at different voltage levels and with different generation capacity at any point in the network. From this situation the other consequence is derived, which is the need to communicate information between agents, reliably, safely and quickly, and that this information is analyzed in the most effective way possible, to form part of the processes of decision taking that improve the observability and controllability of a system which is increasing in complexity and number of agents involved. With the evolution of Information and Communication Technologies (ICT), and the investments both in improving existing measurement and communications infrastructure, and taking the measurement and actuation capacity to a greater number of points in medium and low voltage networks, the availability of data that informs of the state of the network is increasingly higher and more complete. All these systems are part of the so-called Smart Grids, or intelligent networks of the future, a future which is not so far. One such source of information comes from the energy consumption of customers, measured on a regular basis (every hour, half hour or quarter-hour) and sent to the Distribution System Operators from the Smart Meters making use of Advanced Metering Infrastructure (AMI). This way, there is an increasingly amount of information on the energy consumption of customers, being stored in Big Data systems. This growing source of information demands specialized techniques which can take benefit from it, extracting a useful and summarized knowledge from it. This thesis deals with the use of this information of energy consumption from Smart Meters, in particular on the application of data mining techniques to obtain temporal patterns that characterize the users of electrical energy, grouping them according to these patterns in a small number of groups or clusters, that allow evaluating how users consume energy, both during the day and during a sequence of days, allowing to assess trends and predict future scenarios. For this, the current techniques are studied and, proving that the current works do not cover this objective, clustering or dynamic segmentation techniques applied to load profiles of electric energy consumption from domestic users are developed. These techniques are tested and validated on a database of hourly energy consumption values for a sample of residential customers in Spain during years 2008 and 2009. The results allow to observe both the characterization in consumption patterns of the different types of residential energy consumers, and their evolution over time, and to assess, for example, how the regulatory changes that occurred in Spain in the electricity sector during those years influenced in the temporal patterns of energy consumption.[ES] El sector eléctrico se halla actualmente sometido a un proceso de liberalización y separación de roles, que está siendo aplicado bajo los auspicios regulatorios de cada Estado Miembro de la Unión Europea y, por tanto, con distintas velocidades, perspectivas y objetivos que deben confluir en un horizonte común, en donde Europa se beneficiará de un mercado energético interconectado, en el cual productores y consumidores podrán participar en libre competencia. Este proceso de liberalización y separación de roles conlleva dos consecuencias o, visto de otra manera, conlleva una consecuencia principal de la cual se deriva, como necesidad, otra consecuencia inmediata. La consecuencia principal es el aumento de la complejidad en la gestión y supervisión de un sistema, el eléctrico, cada vez más interconectado y participativo, con conexión de fuentes distribuidas de energía, muchas de ellas de origen renovable, a distintos niveles de tensión y con distinta capacidad de generación, en cualquier punto de la red. De esta situación se deriva la otra consecuencia, que es la necesidad de comunicar información entre los distintos agentes, de forma fiable, segura y rápida, y que esta información sea analizada de la forma más eficaz posible, para que forme parte de los procesos de toma de decisiones que mejoran la observabilidad y controlabilidad de un sistema cada vez más complejo y con más agentes involucrados. Con el avance de las Tecnologías de Información y Comunicaciones (TIC), y las inversiones tanto en mejora de la infraestructura existente de medida y comunicaciones, como en llevar la obtención de medidas y la capacidad de actuación a un mayor número de puntos en redes de media y baja tensión, la disponibilidad de datos sobre el estado de la red es cada vez mayor y más completa. Todos estos sistemas forman parte de las llamadas Smart Grids, o redes inteligentes del futuro, un futuro ya no tan lejano. Una de estas fuentes de información proviene de los consumos energéticos de los clientes, medidos de forma periódica (cada hora, media hora o cuarto de hora) y enviados hacia las Distribuidoras desde los contadores inteligentes o Smart Meters, mediante infraestructura avanzada de medida o Advanced Metering Infrastructure (AMI). De esta forma, cada vez se tiene una mayor cantidad de información sobre los consumos energéticos de los clientes, almacenada en sistemas de Big Data. Esta cada vez mayor fuente de información demanda técnicas especializadas que sepan aprovecharla, extrayendo un conocimiento útil y resumido de la misma. La presente Tesis doctoral versa sobre el uso de esta información de consumos energéticos de los contadores inteligentes, en concreto sobre la aplicación de técnicas de minería de datos (data mining) para obtener patrones temporales que caractericen a los usuarios de energía eléctrica, agrupándolos según estos mismos patrones en un número reducido de grupos o clusters, que permiten evaluar la forma en que los usuarios consumen la energía, tanto a lo largo del día como durante una secuencia de días, permitiendo evaluar tendencias y predecir escenarios futuros. Para ello se estudian las técnicas actuales y, comprobando que los trabajos actuales no cubren este objetivo, se desarrollan técnicas de clustering o segmentación dinámica aplicadas a curvas de carga de consumo eléctrico diario de clientes domésticos. Estas técnicas se prueban y validan sobre una base de datos de consumos energéticos horarios de una muestra de clientes residenciales en España durante los años 2008 y 2009. Los resultados permiten observar tanto la caracterización en consumos de los distintos tipos de consumidores energéticos residenciales, como su evolución en el tiempo, y permiten evaluar, por ejemplo, cómo influenciaron en los patrones temporales de consumos los cambios regulatorios que se produjeron en España en el sector eléctrico durante esos años.[CA] El sector elèctric es troba actualment sotmès a un procés de liberalització i separació de rols, que s'està aplicant davall els auspicis reguladors de cada estat membre de la Unió Europea i, per tant, amb distintes velocitats, perspectives i objectius que han de confluir en un horitzó comú, on Europa es beneficiarà d'un mercat energètic interconnectat, en el qual productors i consumidors podran participar en lliure competència. Aquest procés de liberalització i separació de rols comporta dues conseqüències o, vist d'una altra manera, comporta una conseqüència principal de la qual es deriva, com a necessitat, una altra conseqüència immediata. La conseqüència principal és l'augment de la complexitat en la gestió i supervisió d'un sistema, l'elèctric, cada vegada més interconnectat i participatiu, amb connexió de fonts distribuïdes d'energia, moltes d'aquestes d'origen renovable, a distints nivells de tensió i amb distinta capacitat de generació, en qualsevol punt de la xarxa. D'aquesta situació es deriva l'altra conseqüència, que és la necessitat de comunicar informació entre els distints agents, de forma fiable, segura i ràpida, i que aquesta informació siga analitzada de la manera més eficaç possible, perquè forme part dels processos de presa de decisions que milloren l'observabilitat i controlabilitat d'un sistema cada vegada més complex i amb més agents involucrats. Amb l'avanç de les tecnologies de la informació i les comunicacions (TIC), i les inversions, tant en la millora de la infraestructura existent de mesura i comunicacions, com en el trasllat de l'obtenció de mesures i capacitat d'actuació a un nombre més gran de punts en xarxes de mitjana i baixa tensió, la disponibilitat de dades sobre l'estat de la xarxa és cada vegada major i més completa. Tots aquests sistemes formen part de les denominades Smart Grids o xarxes intel·ligents del futur, un futur ja no tan llunyà. Una d'aquestes fonts d'informació prové dels consums energètics dels clients, mesurats de forma periòdica (cada hora, mitja hora o quart d'hora) i enviats cap a les distribuïdores des dels comptadors intel·ligents o Smart Meters, per mitjà d'infraestructura avançada de mesura o Advanced Metering Infrastructure (AMI). D'aquesta manera, cada vegada es té una major quantitat d'informació sobre els consums energètics dels clients, emmagatzemada en sistemes de Big Data. Aquesta cada vegada major font d'informació demanda tècniques especialitzades que sàpiguen aprofitar-la, extraient-ne un coneixement útil i resumit. La present tesi doctoral versa sobre l'ús d'aquesta informació de consums energètics dels comptadors intel·ligents, en concret sobre l'aplicació de tècniques de mineria de dades (data mining) per a obtenir patrons temporals que caracteritzen els usuaris d'energia elèctrica, agrupant-los segons aquests mateixos patrons en una quantitat reduïda de grups o clusters, que permeten avaluar la forma en què els usuaris consumeixen l'energia, tant al llarg del dia com durant una seqüència de dies, i que permetent avaluar tendències i predir escenaris futurs. Amb aquesta finalitat, s'estudien les tècniques actuals i, en comprovar que els treballs actuals no cobreixen aquest objectiu, es desenvolupen tècniques de clustering o segmentació dinàmica aplicades a corbes de càrrega de consum elèctric diari de clients domèstics. Aquestes tècniques es proven i validen sobre una base de dades de consums energètics horaris d'una mostra de clients residencials a Espanya durant els anys 2008 i 2009. Els resultats permeten observar tant la caracterització en consums dels distints tipus de consumidors energètics residencials, com la seua evolució en el temps, i permeten avaluar, per exemple, com van influenciar en els patrons temporals de consums els canvis reguladors que es van produir a Espanya en el sector elèctric durant aquests anys.Benítez Sánchez, IJ. (2015). Dynamic segmentation techniques applied to load profiles of electric energy consumption from domestic users [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/59236TESI

Forecasting tools and probabilistic scheduling approach incorporatins renewables uncertainty for the insular power systems industry

Nowadays, the paradigm shift in the electricity sector and the advent of the smart grid, along with the growing impositions of a gradual reduction of greenhouse gas emissions, pose numerous challenges related with the sustainable management of power systems. The insular power systems industry is heavily dependent on imported energy, namely fossil fuels, and also on seasonal tourism behavior, which strongly influences the local economy. In comparison with the mainland power system, the behavior of insular power systems is highly influenced by the stochastic nature of the renewable energy sources available. The insular electricity grid is particularly sensitive to power quality parameters, mainly to frequency and voltage deviations, and a greater integration of endogenous renewables potential in the power system may affect the overall reliability and security of energy supply, so singular care should be placed in all forecasting and system operation procedures. The goals of this thesis are focused on the development of new decision support tools, for the reliable forecasting of market prices and wind power, for the optimal economic dispatch and unit commitment considering renewable generation, and for the smart control of energy storage systems. The new methodologies developed are tested in real case studies, demonstrating their computational proficiency comparatively to the current state-of-the-art