Demand Side Management in the Smart Grid

Résumée L'objectif du présent projet est de développer des solutions pour améliorer l'efficacité énergétique dans les réseaux électriques. L'approche adoptée dans cette recherche est basée sur un concept nouveau dans le Smart Grids (réseaux électriques intelligents), l’optimisation du Demand/Response, qui permet la mise en œuvre de la gestion autonome de la demande de énergie pour une grande variété de consommateurs, des les maisons à les bâtiments, usines, centres commerciaux, les campus, les bases militaires, et même les micro-réseaux. La première partie de cette thèse présente le thème de la Smart Grid et évalue l'état de l'art par rapport aux portées du projet. Ensuite, nous introduisons une architecture pour la gestion autonome de la charge du côté de la demande. Cette architecture est composée par trois couches principales, dont deux, l’ordonnancement en ligne et l'ordonnancement au moindre coût, sont pleinement pris en compte, tandis que la troisième couche, la Demande/Response, est laissé comme une extension future. Une telle architecture tire profit de la séparation des des échelles de temps de la consommation d'énergie, et elle est évolutif et flexible. La deuxième partie de ce projet est axé sur la mise en œuvre de l'architecture proposée dans Matlab/Simulink, après une preuve de concept est donnée par des simulations et résultats expérimentaux. Mots-clés: programmation optimale de la charge, la charge de pointe de rasage, autonome Demand-Side Management (DSM), bâtiments intelligents, la demande / réponse, l'efficacité énergétique.----------ABSTRACT The objective of the present project is to develop solutions to improve energy eciency in electric grids. The basic approach adopted in this research is based on a new concept in the Smart Grid, namely Demand/Response Optimization, which enables the implementation of the autonomous demand side energy management for a big variety of consumers, ranging from homes to buildings, factories, commercial centers, campuses, military bases, and even micro-grids. The rst part of this thesis presents the topic of the Smart Grid and assesses the state of the art with respect to the scopes of the project. Afterward, we introduce an architecture for autonomous demand side load management composed of three main layers, of which two, online scheduling and minimum-cost scheduling, are fully addressed, while the third layer, Demand/Response, is left as future extension. Such architecture takes advantage of time-scale separation of energy consumption. It is scalable and exible. The second part of this project is focused on the implementation of the proposed architecture in Matlab/Simulink and a proof of concept is given through simulations and experimental results. Keywords: Optimal load scheduling, Peak-load shaving, Autonomous Demand-Side Man- agement (DSM), Smart Buildings, Demand/Response, Energy eciency

Grey-box Modelling of a Household Refrigeration Unit Using Time Series Data in Application to Demand Side Management

This paper describes the application of stochastic grey-box modeling to identify electrical power consumption-to-temperature models of a domestic freezer using experimental measurements. The models are formulated using stochastic differential equations (SDEs), estimated by maximum likelihood estimation (MLE), validated through the model residuals analysis and cross-validated to detect model over-fitting. A nonlinear model based on the reversed Carnot cycle is also presented and included in the modeling performance analysis. As an application of the models, we apply model predictive control (MPC) to shift the electricity consumption of a freezer in demand response experiments, thereby addressing the model selection problem also from the application point of view and showing in an experimental context the ability of MPC to exploit the freezer as a demand side resource (DSR).Comment: Submitted to Sustainable Energy Grids and Networks (SEGAN). Accepted for publicatio