Analyzing flexible demand in smart grids

Abstract The global energy system is undergoing a slow but massive change, initiated by environmental concerns but it is increasingly driven also by the zero-marginal cost of renewable energy. This change includes an increase in the effort to make the electric power system the main transport path for energy in the future. A massive research and development effort has henceforth been put into modernizing the electricity grid towards a so-called Smart Grid, by combining the power grid with communication networks and automation, as well as modernized market systems and structures. This work contributes to this process by introducing two unique models. The first provides a tool for better understanding the impact of combined infrastructure networks with a simple yet complex model of a combined energy, communication and decision model. The second model provides a detailed agent-based environment of an electricity market, supporting various independent entities inside the market, as well as a high time resolution and the often-neglected aspect of coupled market stages. That is, all mispredictions of the first market stage (day-ahead) have to be settled at the second (balancing) stage. Both models are then used to assess the problem of demand side management, in which the traditional practice of power production being adjusted to the demand is at least partially dropped and flexibility in the demand is used to match the supply — as such technologies are deemed crucial to integrate the unsteady supply from renewable resources, like wind and solar power. We find that complicated scaling effects can be found even in the simplified model, hinting at insufficient consideration of the complexities involved in the real world. We then go to show such unfavorable scaling effects also exist in the current market environment as modeled in our second model. Finally, we show how to circumvent these problems within the current environment as well as introduce a framework to analyze cyber-physical systems and better handle their complexity.Tiivistelmä Globaali energiajärjestelmä on hitaan, mutta massiivisen muutoksen edessä. Tämän muutostarpeen on käynnistänyt ympäristöämme koskevat huolet, mutta lisääntyvässä määrin tähän vaikuttaa nykyään uusiutuvan energian marginaalikustannusten nollataso. Tähän muutokseen liittyy selkeä sähköverkkojen roolin korostuminen, ja pyrkimyksenä näyttää olevan muutos, jossa sähköverkot siirtävät suurimman osan käyttämästämme energiasta. Tämän seurauksena on käynnistetty merkittäviä tutkimus-ja tuotekehityspanostuksia, joiden tavoitteena on nykyaikaistaa sähköverkot älysähköverkoiksi. Älysähköverkoissa yhdistyvät sähköverkkoon integroidut tietoliikenneverkot ja automaatio sekä modernit sähkömarkkinajärjestelmät ja -rakenteet. Tämä työ tuottaa lisää ymmärrystä uudistumisprosessiin tuottamalla kaksi uutta malliratkaisua. Ensimmäisessä mallissa kehitetään työkalu, jonka avulla pystytään paremmin ymmärtämään toisiinsa yhdistettyjen infrastruktuuriverkkojen toimintaa yksinkertaisella, mutta kompleksisella mallilla, jossa energia- ja tietoliikenneverkot sekä tarvittava päätöksenteko yhdistetään. Toinen malli tuottaa yksityiskohtaisen agenttipohjaisen ympäristön sähkömarkkinasta. Malli tukee erilaisten itsenäisten sähkömarkkinaosapuolten mallintamista korkealla aikaresoluutiolla ja erityisesti usein huomiotta jätettyjen toisiinsa kytkeytyvien eri markkinavaiheiden mallintamista. Malli antaa eväitä vastata kysymykseen, miten ensimmäisessä markkinavaiheessa (vuorokausimarkkina) syntyvä ero tuotannon ja kulutuksen välillä tasapainotetaan toisessa markkinavaiheessa (tasapainotusmarkkina). Kumpaakin luotua mallia hyödynnetään arvioitaessa kulutushallintaa, jossa sähköverkkojen perinteisestä tuotannon ja kulutuksen tasapainosta ainakin osittain luovutaan ja kysyntä- eli kulutusjoustoa käytetään tasaamaan kulutus tuotannon suuruiseksi. Tämänkaltaiset mekanismit ovat oleellisia ja kriittisiä, kun sähköverkkoon liitetään suuria määriä vaihtelevatuottoista uusiutuvaa energiaa, kuten aurinko- ja tuulienergiaa. Tutkimuksessa huomasimme merkittäviä ja monimutkaisia skaalautuvuusilmiöitä, jotka kertovat, että sähköverkkojen tutkimuksessa reaalimaailman kompleksisuuden huomioiminen on ollut riittämätöntä. Sähkömarkkinamallia hyödyntämällä huomasimme vastaavia epätoivottuja skaalausilmiöitä esiintyvän myös nykyisessä sähkömarkkinassa. Erityisesti loimme keinoja, joilla skaalausilmiöistä on mahdollista päästä eroon nykyistä sähkömarkkinarakennetta käytettäessä. Tässä työssä luotuja malleja ja niiden viitekehystä hyödyntämällä pystymme paremmin analysoimaan kyberfysikaalisia järjestelmiä ja hallitsemaan niiden kompleksisuutta

Why smart appliances may result in a stupid grid: examining the layers of the sociotechnical systems

Abstract This article discusses the unexpected consequences of idealistic conceptions about the modernization of power grids. It focuses on demand?response policies based on automatic decisions made by smart home appliances. Following the usual approach, individual appliances sense a universal signal (i.e., a grid frequency or price) that reflects the system state. Such information is the basis of device decision making. While each device, on its own, has a negligible impact, together their aggregate effect is expected to improve system efficiency; this is the demand? response goal. The smartness of such an ideal system, one composed of isolated decision-making appliances that are also simultaneously connected within the same physical grid, may worsen system stability. This undesirable outcome results from the synchronization of the devices? reactions when subjected to the same signal. We argue that this is a predictable effect of (implicit) methodological choices. Additionally, we employ a different approach that recognizes the electrical system as constituted by physical, informational, and regulatory (networked and structured) layers that are numerous and cannot be reduced to only one or two; the system needs to be regarded as an organic whole so that proper management tools can be designed. In this article, two examples are provided to illustrate the strength of this modeling

Agent-based model for spot and balancing electricity markets

Abstract We present a simple, yet realistic, agent-based model of an electricity market. The proposed model combines the spot and balancing markets with a resolution of one minute, which enables a more accurate depiction of the physical properties of the power grid. As a test, we compare the results obtained from our simulation to data from Nord Pool

Demand control management in microgrids:the impact of different policies and communication network topologies

Abstract This paper studies how the communication network between proactive consumers affects the power utilization and fairness in a simplified direct-current microgrid model, composed of three coupled layers: physical (an electric circuit that represents a microgrid), communication (a peer-to-peer network within the microgrid), and regulatory (individual decision strategies). Our results show that, for optimal power utilization and fairness, a global knowledge about the system is needed, demonstrating the importance of a microgrid aggregator to inform about the power consumption for different time periods

Implementing flexible demand:real-time price vs. market integration

Abstract This paper proposes an agent-based model that combines both spot and balancing electricity markets. From this model, we develop a multi-agent simulation to study the integration of the consumers’ flexibility into the system. Our study identifies the conditions that real-time prices may lead to higher electricity costs, which in turn contradicts the usual claim that such a pricing scheme reduces cost. We show that such undesirable behavior is in fact systemic. Due to the existing structure of the wholesale market, the predicted demand that is used in the formation of the price is never realized since the flexible users will change their demand according to such established price. As the demand is never correctly predicted, the volume traded through the balancing markets increases, leading to higher overall costs. In this case, the system can sustain, and even benefit from, a small number of flexible users, but this solution can never upscale without increasing the total costs. To avoid this problem, we implement the so-called “exclusive groups”. Our results illustrate the importance of rethinking the current practices so that flexibility can be successfully integrated considering scenarios with and without intermittent renewable sources