Optimal Dispatch of Aggregated HVAC Units for Demand Response::An Industry 4.0 Approach

Demand response (DR) involves economic incentives aimed at balancing energy demand during critical demand periods. In doing so DR offers the potential to assist with grid balancing, integrate renewable energy generation and improve energy network security. Buildings account for roughly 40% of global energy consumption. Therefore, the potential for DR using building stock offers a largely untapped resource. Heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems provide one of the largest possible sources for DR in buildings. However, coordinating the real-time aggregated response of multiple HVAC units across large numbers of buildings and stakeholders poses a challenging problem. Leveraging upon the concepts of Industry 4.0, this paper presents a large-scale decentralized discrete optimization framework to address this problem. Specifically, the paper first focuses upon the real-time dispatch problem for individual HVAC units in the presence of a tertiary DR program. The dispatch problem is formulated as a non-linear constrained predictive control problem, and an efficient dynamic programming (DP) algorithm with fixed memory and computation time overheads is developed for its efficient solution in real-time on individual HVAC units. Subsequently, in order to coordinate dispatch among multiple HVAC units in parallel by a DR aggregator, a flexible and efficient allocation/reallocation DP algorithm is developed to extract the cost-optimal solution and generate dispatch instructions for individual units. Accurate baselining at individual unit and aggregated levels for post-settlement is considered as an integrated component of the presented algorithms. A number of calibrated simulation studies and practical experimental tests are described to verify and illustrate the performance of the proposed schemes. The results illustrate that the distributed optimization algorithm enables a scalable, flexible solution helping to deliver the provision of aggregated tertiary DR for HVAC systems for both aggregators and individual customers. The paper concludes with a discussion of future work

Optimisation du trafic aérien à l'arrivée dans la zone terminale et dans l'espace aérien étendu

Selon les prévisions à long terme du trafic aérien de l'Organisation de l'Aviation Civile Internationale (OACI) en 2018, le trafic mondial de passagers devrait augmenter de 4,2% par an de 2018 à 2038. Bien que l'épidémie de COVID-19 ait eu un impact énorme sur le transport aérien, il se rétablit progressivement. Dès lors, l'efficacité et la sécurité resteront les principales problématiques du trafic aérien, notamment au niveau de la piste qui est le principal goulot d'étranglement du système. Dans le domaine de la gestion du trafic aérien, la zone de manœuvre terminale (TMA) est l'une des zones les plus complexes à gérer. En conséquence, le développement d'outils d'aide à la décision pour gérer l'arrivée des avions est primordial. Dans cette thèse, nous proposons deux approaches d'optimisation qui visent à fournir des solutions de contrôle pour la gestion des arrivées dans la TMA et dans un horizon étendu intégrant la phase en route. Premièrement, nous abordons le problème d'ordonnancement des avions sous incertitude dans la TMA. La quantification et la propagation de l'incertitude le long des routes sont réalisées grâce à un modèle de trajectoire qui représente les informations temporelles sous forme de variables aléatoires. La détection et la résolution des conflits sont effectuées à des points de cheminement d'un réseau prédéfini sur la base des informations temporelles prédites à partir de ce modèle. En minimisant l'espérance du nombre de conflits, les vols peuvent être bien séparés. Outre le modèle proposé, deux autres modèles de la litérrature - un modèle déterministe et un modèle intégrant des marges de séparation - sont présentés comme références. Un recuit simulé (SA) combiné à une fenêtre glissante temporelle est proposé pour résoudre une étude de cas de l'aéroport de Paris Charles de Gaulle (CDG). De plus, un cadre de simulation basé sur l'approche Monte-Carlo est implémenté pour perturber aléatoirement les horaires optimisés des trois modèles afin d'évaluer leurs performances. Les résultats statistiques montrent que le modèle proposé présente des avantages absolus dans l'absorption des conflits en cas d'incertitude. Dans une deuxième partie, nous abordons un problème dynamique basé sur le concept de Gestion des Arrivées Étendue (E-AMAN). L'horizon E-AMAN est étendu jusqu'à 500 NM de l'aéroport de destination permettant ainsi une planification anticipée. Le caractère dynamique est traitée par la mise à jour périodique des informations de trajectoires réelles sur la base de l'approche par horizon glissant. Pour chaque horizon temporel, un sous-problème est établi avec pour objectif une somme pondérée de métriques de sécurité du segment en route et de la TMA. Une approche d'attribution dynamique des poids est proposée pour souligner le fait qu'à mesure qu'un aéronef se rapproche de la TMA, le poids de ses métriques associées à la TMA devrait augmenter. Une étude de cas est réalisée à partir des données réelles de l'aéroport de Paris CDG. Les résultats finaux montrent que grâce à cet ajustement anticipé, les heures d'arrivée des avions sont proches des heures prévues tout en assurant la sécurité et en réduisant les attentes. Dans la troisième partie de cette thèse, on propose un algorithme qui accélère le processus d'optimisation. Au lieu d'évaluer les performances de tous les aéronefs, les performances d'un seul aéronef sont concentrées dans la fonction objectif. Grâce à ce changement, le processus d'optimisation bénéficie d'une évaluation d'objectif rapide et d'une vitesse de convergence élevée. Afin de vérifier l'algorithme proposé, les résultats sont analysés en termes de temps d'exécution et de qualité des résultats par rapport à l'algorithme utilisé à l'origine.According to the long term air traffic forecasts done by International Civil Aviation Organization (ICAO) in 2018, global passenger traffic is expected to grow by 4.2% annually from 2018 to 2038 using the traffic data of 2018 as a baseline. Even though the outbreak of COVID-19 has caused a huge impact on the air transportation, it is gradually restoring. Considering the potential demand in future, air traffic efficiency and safety will remain critical issues to be considered. In the airspace system, the runway is the main bottleneck in the aviation chain. Moreover, in the domain of air traffic management, the Terminal Maneuvering Area (TMA) is one of the most complex areas with all arrivals converging to land. This motivates the development of suitable decision support tools for providing proper advisories for arrival management. In this thesis, we propose two optimization approaches that aim to provide suitable control solutions for arrival management in the TMA and in the extended horizon that includes the TMA and the enroute phase. In the first part of this thesis, we address the aircraft scheduling problem under uncertainty in the TMA. Uncertainty quantification and propagation along the routes are realized in a trajectory model that formulates the time information as random variables. Conflict detection and resolution are performed at waypoints of a predefined network based on the predicted time information from the trajectory model. By minimizing the expected number of conflicts, consecutively operated flights can be well separated. Apart from the proposed model, two other models - the deterministic model and the model that incorporates separation buffers - are presented as benchmarks. Simulated annealing (SA) combined with the time decomposition sliding window approach is used for solving a case study of the Paris Charles de Gaulle (CDG) airport. Further, a simulation framework based on the Monte-Carlo approach is implemented to randomly perturb the optimized schedules of the three models so as to evaluate their performances. Statistical results show that the proposed model has absolute advantages in conflict absorption when uncertainty arises. In the second part of this thesis, we address a dynamic/on-line problem based on the concept of Extended Arrival MANagement (E-AMAN). The E-AMAN horizon is extended up to 500NM from the destination airport so as to enhance the cooperation and situational awareness of the upstream sector control and the TMA control. The dynamic feature is addressed by periodically updating the real aircraft trajectory information based on the rolling horizon approach. For each time horizon, a sub-problem is established taking the weighted sum of safety metrics in the enroute segment and in the TMA as objective. A dynamic weights assignment approach is proposed to emphasize the fact that as an aircraft gets closer to the TMA, the weight for its metrics associated with the TMA should increase. A case study is carried out using the real arrival traffic data of the Paris CDG airport. Final results show that through early adjustment, the arrival time of the aircraft can meet the required schedule for entering the TMA, thus ensuring overall safety and reducing holding time. In the third part of this thesis, an algorithm that expedites the optimization process is proposed. Instead of evaluating the performance of all aircraft, single aircraft performance is focused and a corresponding objective function is created. Through this change, the optimization process benefits from fast evaluation of objective and high convergence speed. In order to verify the proposed algorithm, results are analyzed in terms of execution time and quality of result compared to the originally used algorithm

Developing a simulator for the Greek electricity market

Following the liberalization of the Greek electricity market, the Greek Regulatory Authority for Energy (RAE) undertook the design and implementation of a simulator for the wholesale market and its interactions with the Natural Gas Transportation System. The simulator consists of several interacting modules representing all key market operations and dynamics including (i) day-ahead scheduling based on bids of market participants, (ii) natural gas system constraints, (iii) unplanned variability of loads and available capacity driven either by uncertain stochastic outcomes or deliberate participant schedule deviations, (iv) real time dispatch, and (v) financial settlement of day ahead and real time schedule differences. The modules are integrated into one software package capable of simulating all market dynamics, deliberate or probabilistic, and their interactions across all relevant time scales. The intended use of the simulator is to elaborate on and allow RAE to investigate the impact of participant decision strategies on market outcomes. The ultimate purpose is to evaluate the effectiveness of Market Rules, whether existing or contemplated, in providing incentives for competitive behaviour and in discouraging gaming and market manipulation. This paper describes the development of the simulator relative to the current Greek Electricity Market Design and key contemplated revisions.simulation; regulatory policy; electricity markets; market design;