Smart and flexible electric heat: an energy futures lab briefing paper

Heating in residential, commercial and industrial settings makes up almost half of final energy consumption in the UK, more than the energy consumed for electricity or transport. The electrification of heat is anticipated to play a major role for the UK’s efforts to reduce emissions to net-zero by 2050. Heating demand is highly variable between seasons and time of day. To take maximum advantage of low-carbon generation, and to respect the limitations of the distribution grid, electricity loads for heating will need to be flexible. This Briefing Paper explores the potential for smart flexible low-carbon electric heating in UK homes and the challenges for consumer engagement. This paper considers four key elements for enabling smart, flexible and cost- effective electric heating in UK homes: low-carbon heating systems; cost-reflective electricity pricing; thermally efficient buildings; and smart storage devices

Scalable Data-driven Modeling and Analytics for Smart Buildings

Buildings account for over 40% of the energy and 75% of the electricity usage. Thus, by reducing our energy footprint in buildings, we can improve our overall energysustainability. Further, the proliferation of networked sensors and IoT devices in recent years have enabled monitoring of buildings to provide data at various granularity. For example, smart plugs monitor appliance level usage inside the house, while solar meters monitor residential rooftop solar installations. Furthermore, smart meters record energy usage at a grid-scale. In this thesis, I argue that data-driven modeling applied to the IoT data from a smart building, at varying granularity, in association with third party data can help to understand and reduce human energy consumption. I present four data-driven modeling approaches — that use sophisticated techniques from Machine Learning, Optimization, and Time Series Analysis — applied at different granularities. First, I study IoT devices inside the house and discuss an approach called NIMD that au- tomatically models individual electrical loads found in a household. The analytical model resulting from this approach can be used in several applications. For example, these models can improve the performance of NILM algorithms to disaggregate loads in a given household. Further, faulty or energy-inefficient appliances can be identified by observing deviations in model parameters over its lifetime. Second, I examine data from solar meters and present a machine learning framework called SolarCast to forecast energy generation from residential rooftop installations. The predictions enable exploiting the benefits of locally-generated solar energy. Third, I employ a sensorless approach utilizing a graphical model representation to re- port city-scale photovoltaic panel health and identify anomalies in solar energy production. Immediate identification of faults maximizes the solar investment by aiding in optimal operational performance. Finally, I focus on grid-level smart meter data and use correlations between energy usage and external weather to derive probabilistic estimates of energy, which is leveraged to identify the least efficient buildings from a large population along with the underlying cause of energy inefficiency. The identified homes can be targeted for custom energy efficiency programs

Can non-intrusive load monitoring be used for identifying an appliance's anomalous behaviour?

Identification of faulty appliance behaviour in real time can signal energy wastage and the need for appliance servicing or replacement leading to energy savings. The problem of appliance fault or anomaly detection has been tackled vastly in relation to submetering, which is not scalable since it requires separate meters for each appliance. At the same time, for applications such as energy feedback, Non-intrusive load monitoring (NILM) has been recognised as a scalable and practical alternative to submetering. However, the usability of NILM for anomaly detection has not yet been investigated. Since the goal of NILM is to provide energy consumption estimate, it is unclear if the signal fidelity of appliance signatures generated by state-of-the-art NILM is sufficient to enable accurate appliance fault detection. In this paper, we attempt to determine whether appliance signatures detected by NILM can be used directly for anomaly detection. This is carried out by proposing an anomaly detection algorithm which performs well for submetering data and evaluate its ability to identify the same faulty behaviour of appliances but with NILM-generated appliance power traces. Our results on a dataset of six residential homes using four state-of-the-art NILM algorithms show that, on average, NILM traces are not as robust to identification of faulty behaviour as compared to using submetered data. We discuss in detail observations pertaining to the reconstructed appliance signatures following NILM and their fidelity with respect to noise-free submetered data

Optimal behavior of responsive residential demand considering hybrid phase change materials

Due to communication and technology developments, residential consumers are enabled to participate in Demand Response Programs (DRPs), control their consumption and decrease their cost by using Household Energy Management (HEM) systems. On the other hand, capability of energy storage systems to improve the energy efficiency causes that employing Phase Change Materials (PCM) as thermal storage systems to be widely addressed in the building applications. In this paper, an operational model of HEM system considering the incorporation of more than one type of PCM in plastering mortars (hybrid PCM) is proposed not only to minimize the customerâ s cost in different DRPs but also to guaranty the habitantsâ  satisfaction. Moreover, the proposed model ensures the technical and economic limits of batteries and electrical appliances. Different case studies indicate that implementation of hybrid PCM in the buildings can meaningfully affect the operational pattern of HEM systems in different DRPs. The results reveal that the customerâ s electricity cost can be reduced up to 48% by utilizing the proposed model.The work of M. Shafie-khah and J.P.S. Catalão was supported by FEDER funds through COMPETE and by Portuguese funds through FCT, under FCOMP-01-0124-FEDER-020282 (Ref. PTDC/EEA-EEL/118519/2010) and UID/CEC/50021/2013, and also by the EU 7th Framework Programme FP7/2007-2013 under Grant agreement No. 309048 (project SiNGULAR)

Review of 50 years of EU energy efficiency policies for buildings

The reduction of energy demand in buildings through the adoption of energy efficiency policy is a key pillar of the European Union (EU) climate and energy strategy. Energy efficiency first emerged in the EU energy policy agenda in the 1970s and was progressively transformed with shifting global and EU energy and climate policies and priorities. The paper offers a review of EU energy policies spanning over the last half century with a focus on policy instruments to encourage measures on energy efficiency in new and existing buildings. Starting from early policies set by the EU in response to the Oil Embargo in the 1973, the paper discusses the impact of EU policies in stimulating energy efficiency improvements in the building sector ranging from the SAVE Directive to the recently 2018 updated Energy Performance of Buildings Directive and Energy Efficiency Directive. The review explores the progress made over the last 50 years in addressing energy efficiency in buildings and highlights successes as well as remaining challenges. It discusses the impact of political priorities in reshaping how energy efficiency is addressed by EU policymakers, leading to a holistic approach to buildings, and provides insights and suggestions on how to further exploit the EU potential to save energy from buildings

Residential Energy Management for Renewable Energy Systems Incorporating Data-Driven Unravelling of User Behavior

The penetration of distributed energy resources (DERs) such as photovoltaic (PV) at the residential level has increased rapidly over the past year. It will inevitably induce a paradigm shift in end-user and operations of local energy markets. The energy community with high integration of DERs initiative allows its users to manage their generation (for prosumers) and consumption more efficiently, resulting in various economic, social, and environmental benefits. Specifically, the local energy communities and their members can legally engage in energy generation, distribution, supply, consumption, storage, and sharing to increase levels of autonomy from the power grid, advance energy efficiency, reduce energy costs, and decrease carbon emissions. Reducing energy consumption costs is difficult for residential energy management without understanding the users' preferences. The advanced measurement and communication technologies provide opportunities for individual consumers/prosumers and local energy communities to adopt a more active role in renewable-rich smart grids. Non-intrusive load monitoring (NILM) monitors the load activities from a single point source, such as a smart meter, based on the assumption that different appliances have different power consumption levels and features. NILM can extract the users' load consumption from the smart meter to support the development of the smart grid for better energy management and demand response (DR). Yet to date, how to design residential energy management, including home energy management systems (HEMS) and community energy management systems (CEMS), with an understanding of user preferences and willingness to participate in energy management, is still far from being fully investigated. This thesis aims to develop methodologies for a resident energy management system for renewable energy systems (RES) incorporating data-driven unravelling of the user's energy consumption behaviour

A data driven domestic simulator based on smart meter data.

According to the Climate Change Act, one of the United Kingdom's Government goals by 2050 is reducing the carbon emissions by at least 100 percent as compared to the levels in 1990. Since the introduction of Smart Meters to households a few experiments have taken place in many parts of the world, including the United Kingdom. In 2014 an energy company named Northern Power Grid along with other partners, included Durham University, concluded a Smart Grid Project demonstration that involved Smart Meters: The Customer-Led Network Revolution project (CLNR). The CLNR Project generated smart meters data from thousands of real domestic customers. The purpose of this work is developing an agent-based simulator driven by Smart Meter Data which can help to better understand and manage how electricity is used, stored and delivered. It will be useful as a virtual lab for testing demand-side management and new houses appliances

Unlocking and understanding the demand flexibility in office buildings

Tese de mestrado integrado em Engenharia da Energia e do Ambiente, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017Os combustíveis fósseis representam mais de 80% de todo o consumo de energia primária em todo o mundo. A sua utilização leva à emissão de diferentes gases para a atmosfera. Os gases de efeito de estufa são esses gases emitidos por essas fontes e ao se acumularem na atmosfera causam o efeito de estufa e contribuem para o aquecimento global. A preocupação mundial sobre este tema tem-se notado no investimento crescente em energias renováveis e/ou não poluentes. O problema está associado com a natureza de muitas destas fontes renováveis e com a sua integração, que ao serem variáveis no tempo, incontroláveis e de ainda difícil previsão, pode levar ao desequilíbrio do balanço energético. Para remediar essa situação é necessário que a rede eléctrica sofra algumas alterações por forma a torná-la mais atenta e reactiva a qualquer desequilibro que nela ocorra. Essa busca é então de uma rede elétrica mais robusta, mais inteligente na reacção a esses eventos desequilibrados, mais eficiente, comunicativa e segura. Por forma a garantir este balanço, as redes eléctricas têm procurado aumentar a flexibilidade operacional através de várias soluções. Entre elas, o corte parcial da produção de energias renováveis como a energia eólica ou o economic load dispatch em centrais de reserva. A gestão do lado do consumo é outra solução que tem vindo a ser estudada por forma a resolver esses problemas crescentes do lado da produção. Entre as soluções existe a resposta de consumo (demand response), eficiência energética e mais recentemente a flexibilidade do lado do consumo (demand flexibility). Quando for possível comunicar bi-direcionalmente na rede eléctrica (solução ainda em desenvolvimento), vai ser possível estabelecer contacto instantâneo e em tempo real entre o sistema produtor e os diferentes tipos de consumidores. A utilização dos edifícios é cada vez mais vista como uma solução integrada e muito significante, já que representam em média na europa 40% do consumo de energia final. Se o objectivo é assegurar a segurança e o controlo inteligente da rede eléctrica, então o estudo da flexibilidade em edifícios tem que ser uma solução prioritária. Mais especificamente, os edifícios comerciais representam 40% do consumo total nos edifícios, e dentro dos edifícios comerciais, os edifícios educacionais e de escritórios representam 40% do consumo de energia. Alem destes valores, os edifícios de escritórios e os educacionais apresentam semelhanças muito significativas ao nível das fontes de consumo, organização dos espaços e utilização. Mesmo dentro destas parecenças entre estes dois grupos, dentro de cada um as semelhanças são claras, com qualquer edifício de escritório apresentar aproximadamente as mesmas características referidas atrás. Por isso, nos últimos anos, a flexibilidade do lado do consumo (demand flexibility) em edifícios deste tipo tem sido a ser estudada e apresentada de diversas formas, habitualmente através de formulações matemáticas. Esta flexibilidade é a capacidade de um edifício alterar o seu consumo, aumentando ou diminuindo-o, sempre que a rede eléctrica precisar. Através de uma comunicação instantânea, a rede conhece o estado de flexibilidade dos edifícios, escolhe os que precisa para a situação em particular e informa os edifícios escolhidos. Dependendo do tipo de flexibilidade de cada um, a sua aglomeração e gestão pode ser fulcral para este tipo que desequilíbrios que as fontes renováveis e variáveis tanto, infortutamente promovem. Porque os edifícios de escritórios têm os seus propósitos e utilizações bem definidos, este tipo de solução tem que ser estudada de uma forma completa e consciente. Por isso, num evento de flexibilidade o objectivo não é só garantir que os edifícios mudem o consumo de acordo com o que a rede precisa, mas também que mantenham os padrões de conforto para que a produtividade dos seus trabalhadores não seja afectada. Esta tese pretende estudar estes dois lados, não só a variação do consumo energético mas também o consumo dos utilizadores do espaço. Como esta solução é bastante complexa e o seu estudo ainda está muito no início, a dispersão é grande e a sua própria definição se confunde com outras soluções como o demand response. Além disso, a forma de ser apresentado ainda aparenta não estar definida. Dos estudos que existem, muitos apresentam formulações matemáticas e de programação das comunicações entre o sistema de HVAC, o edifício e a rede eléctrica. Estudos recentes começaram a testar estes eventos de demand flexibility através de simulações de diferentes edifícios em diferentes climas. Resultados experimentais existem muito poucos. Esta tese de mestrado pretende não só fazer uma revisão bibliográfica sobre o estado actual das redes eléctricas, mas também apresentar as soluções existentes e futuras para resolver estes problemas de desequilíbrios, nos dois lados da equação. Depois focando-se nos edifícios de escritórios e por fim nos eventos de demand flexibility. Como não existe uma definição e apresentação consensual, nesta tesa ambas são propostas. Depois disso é vez de se perceber que tipo de fontes podem ser mais flexíveis e como é que a energia é transferida dentre deste tipo de sistemas que são os edifícios. Antes dos casos de estudo, o conforto é estudado nas variáveis utilizadas para a sua medição. Num primeiro caso prático estudou-se o efeito de diferentes tipos de construções num evento bastante simples de flexibilidade do lado do consumo. O objectivo era perceber o potencial de diferentes construções na flexibilidade energética de um edifício. Para isso foram utilizadas duas salas na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, uma com isolamento térmica e outra sem e foram comparadas as curvas de temperatura em ambos. Como o objectivo principal da tese era testar um evento real, num edifício real de escritórios, durante o horário de trabalho e sem comprometer o conforto ou a produtividade dos trabalhadores, foi escolhido um edifício que pudesse oferecer essas condições. O segundo caso de estudo foi feito na Câmara Municipal do Seixal, num espaço aberto de escritórios. Este tipo de eventos são caracterizados por uma fase em que o edifício aumenta ou diminui o seu consumo do HVAC até que os limites de conforto sejam atingidos e nessa altura volta ao ponto em que estava de consumo no inicio do evento. Neste caso os ventiloconvectores foram desligados durante um período e ligados novamente. Várias variáveis foram medidas, entre elas, os consumos dos ventiloconvectores, dos equipamentos e iluminação, a temperatura do ar, das superfícies, humidade relativa e concentrações de CO2. Assim era possível depois perceber como tinha corrido o evento. Através da proposta de metodologia de estudo e apresentação deste tipo de eventos, cinco unidades foram distinguidas e usadas para caracterizar o mesmo. No evento principal, a duração da primeira parte foi de 94 min e o tempo de recuperação foi de 58 min. Tanto a taxa de subida como descida do consumo foi de 335 W/min e a quantidade máximo de potência que foi reduzida foi de 670 W. Uma extrapolação feita sobre estas duas unidades para o sistema AVAC completo determinou valores aproximados para ambas a rondar os 9 kW e os 4.5 kW/min, respectivamente. Em relação ao conforto, este foi maioritariamente assegurado durante a maior parte do evento, sendo que apenas duas zonas ultrapassaram 0.4ºC acima do limite máximo da temperatura operative, indicada para medir o conforto térmico, e a média dessa temperatura para o espaço todo só ultrapassou, por um curto espaço de tempo, cerca de 0.1ºC desse limite. No final foi apresentada uma simulação em EnergyPlus que valida os valores médicos experimentalmente para a temperatura interior do ar, a temperatura operativa e a concentração de CO2.The rising integration of variable, uncontrollable and hardly predictable renewable energy sources into the energy generation mix of many countries around the world has been increasing the need for solutions that could help the electric power grids maintain the supply and demand balance, at any time. In recent years, demand flexibility in buildings has been studied and presented in different forms, mainly through mathematical formulations. On a demand flexibility event, the goal is not only to change consumption towards helping the grid, but also maintain comfort uninterrupted. Therefore, the grid’s side and the users’ comfort side were two areas that had to be fully studied. Recent studies have started testing these events through simulation in different buildings and climates, but few have empirically tested them. This thesis intended to study the effect of different constructions in a more rudimentary demand flexibility event, but its main goal was to test a demand flexibility event on a real office building, during working hours and without compromising the comfort and the workability of the people in the space. From the proposed methodology of how to study and present a demand flexibility event, five units were stated and used to characterize the event. As a result, the ramp duration of the main event was 94 min and the recovery time 60 min. Both ramp-rate were the same with an increase or a decrease of 335 W/min, and 670 W of actual power decrease was reached. An extrapolation regarding the actual power decrease and the power ramp-rates determined values more close to reality around 9 kW and 4.5 kW/min, respectively. Regarding the comfort side, thermal comfort was mostly assured on average throughout the open space, with two zones being over 0.4 ºC and the average of the space being 0.1 ºC (for a very short period of time) over the operative temperature upper limit of 26 ºC. In the end a simulation of the event was done to validate the empirical results