Operation and Planning of Energy Hubs Under Uncertainty - a Review of Mathematical Optimization Approaches

Co-designing energy systems across multiple energy carriers is increasingly attracting attention of researchers and policy makers, since it is a prominent means of increasing the overall efficiency of the energy sector. Special attention is attributed to the so-called energy hubs, i.e., clusters of energy communities featuring electricity, gas, heat, hydrogen, and also water generation and consumption facilities. Managing an energy hub entails dealing with multiple sources of uncertainty, such as renewable generation, energy demands, wholesale market prices, etc. Such uncertainties call for sophisticated decision-making techniques, with mathematical optimization being the predominant family of decision-making methods proposed in the literature of recent years. In this paper, we summarize, review, and categorize research studies that have applied mathematical optimization approaches towards making operational and planning decisions for energy hubs. Relevant methods include robust optimization, information gap decision theory, stochastic programming, and chance-constrained optimization. The results of the review indicate the increasing adoption of robust and, more recently, hybrid methods to deal with the multi-dimensional uncertainties of energy hubs

Flexibility Aggregation of Temporally Coupled Resources in Real Time Balancing Markets Using Machine Learning

In modern power systems with high penetration of renewable energy sources, the flexibility provided by distributed energy resources is becoming invaluable. Demand aggregators offer balancing energy in the real-time balancing market on behalf of flexible resources. A challenging task is the design of the offering strategy of an aggregator. In particular, it is difficult to capture the flexibility cost of a portfolio of flexibility assets within a price-quantity offer, since the costs and constraints of flexibility resources exhibit inter-temporal dependencies. In this article, we propose a generic method for constructing aggregated balancing energy offers that best represent the portfolio's actual flexibility costs, while accounting for uncertainty in future timeslots. For the case study presented, we use offline simulations to train and compare different machine learning (ML) algorithms that receive the information about the state of the flexible resources and calculate the aggregator's offer. Once trained, the ML algorithms can make fast decisions about the portfolio's balancing energy offer in the real-time balancing market. Our simulations show that the proposed method performs reliably towards capturing the flexibility of the Aggregator's portfolio and minimizing the aggregator's imbalances.</p

Operation and planning of energy hubs under uncertainty - A review of mathematical optimization approaches

Co-designing energy systems across multiple energy carriers is increasingly attracting attention of researchers and policy makers, since it is a prominent means of increasing the overall efficiency of the energy sector. Special attention is attributed to the so-called energy hubs, i.e., clusters of energy communities featuring electricity, gas, heat, hydrogen, and also water generation and consumption facilities. Managing an energy hub entails dealing with multiple sources of uncertainty, such as renewable generation, energy demands, wholesale market prices, etc. Such uncertainties call for sophisticated decision-making techniques, with mathematical optimization being the predominant family of decision-making methods proposed in the literature of recent years. In this paper, we summarize, review, and categorize research studies that have applied mathematical optimization approaches towards making operational and planning decisions for energy hubs. Relevant methods include robust optimization, information gap decision theory, stochastic programming, and chance-constrained optimization. The results of the review indicate the increasing adoption of robust and, more recently, hybrid methods to deal with the multi-dimensional uncertainties of energy hubs.Web of Science117228720

Διαχείριση ζήτησης σε έξυπνα δίκτυα ενέργειας: αλγοριθμικές, οικονομικές και παιγνιοθεωρητικές πτυχές της ενεργού συμμετοχής των χρηστών

Modern energy policies drive the electricity market towards a liberalized framework. As a result, concepts from other commodity markets are becoming increasingly relevant in the context of the electricity market. However, there are certain specialties that characterize electricity. Such a specialty is the requirement of constant balance between supply and demand; otherwise the stability of the underlying physical grid is compromised. The traditional approach has been to only control the supply, so that it follows the demand at all times. However, high penetration of non-dispatchable renewable energy sources and load electrification (e.g. electric vehicles) have highlighted the need to also utilize the elasticity that there is at the demand side, by applying Demand Side Management (DSM). The main objective of DSM is to achieve an aggregated consumption pattern that is efficient in terms of energy cost reduction, welfare maximization and/or satisfaction of network constraints. This is generally envisaged by encouraging electricity use at low-peak times. In this dissertation, we model a set of smart devices at the side of residential electricity consumers and a home energy management system that is able to make decisions about home electricity consumption by taking into account the user’s preferences, the dynamic electricity pricing signals as well as the operational constraints of devices. We envisage an electricity service provider that is responsible for incentivizing users to shape their consumption patterns in line with the needs of the electricity system. We study and develop techniques for two general use cases of DSM: online algorithms for real-time consumption curtailment and offline algorithms for day-ahead load scheduling. We considered an intelligent agent at the user’s home energy management system able to make strategic decisions. In this setting we formulated a game where each agent tries to optimize its own objective. We formulated the problem of designing online auction mechanisms that are able to bring the system to a Nash equilibrium. Also, the final allocation needs to exhibit attractive properties in terms of the key performance indicators set by the state-of-the-art literature. In order to achieve these goals we drew on concepts of algorithmic game theory and mechanism design.Specifically, for the real-time demand response case, we designed two online auction schemes for two specific business models. The first is based on Ausubel’s clinching auction and achieves the majority of the standard requirements of mechanism design theory. Namely the proposed scheme, achieves economic efficiency, incentive compatibility (in the sense of making it a dominant strategy for each user to act truthfully according to his/her preferences and leaving no room for cheating), scalability, privacy-preservation and individual rationality in contrast to studies in the current literature that achieve only a subset of the aforementioned properties. Furthermore, it is shown to maximize the service provider’s profits among all efficient allocations. The second business model refers to cases such as energy cooperatives where the issue of fairness of the allocation is important. We designed a novel mechanism that significantly improves fairness in comparison to the state-of-the-art. For the day-ahead load scheduling case, we designed and evaluated a novel DSM scheme that addresses several issues that were not jointly addressed before. Specifically, the proposed DSM scheme preserves the economic efficiency, individual rationality and budget-balance properties. It is also able to satisfy coupling, system-wide constraints. The proposed scheme is theoretically proven to always bring the system to the Nash equilibrium. Finally, we studied the problem of jointly considering a day-ahead load scheduling and a real-time DSM scheme that balances unexpected deviations from the agreed schedule. We proposed a differentiated pricing based on a spread, and studied its effect on the users’ strategies.Η Διδακτορική Διατριβή του Γεωργίου Τσαούσογλου έχει τίτλο «Διαχείριση Ζήτησης σε Έξυπνα Δίκτυα Ενέργειας: Αλγοριθμικές, Οικονομικές και Παιγνιοθεωρητικές πτυχές της ενεργού συμμετοχής των χρηστών», με επιβλέποντα τον καθηγητή Εμμανουήλ Βαρβαρίγο. Η βασική συνεισφορά της διατριβής αφορά την αντιμετώπιση προβλημάτων στρατηγικής συμπεριφοράς από μεμονωμένους ευφυείς πράκτορες και το σχεδιασμό μηχανισμών που επιτυγχάνουν τον αποδοτικό συντονισμό πολλών πρακτόρων. Στη συνέχεια ακολουθεί ανάλυση της δομής της Διδακτορικής Διατριβής.Στο πρώτο εισαγωγικό κεφάλαιο παρουσιάζονται οι σύγχρονες κατευθύνσεις των Έξυπνων Δικτύων Ενέργειας και περιγράφονται οι ανάγκες και οι στόχοι των τεχνικών Διαχείρισης Ζήτησης. Περιγράφεται επίσης η Αρχιτεκτονική ενός επικοινωνιακού δικτύου που περιλαμβάνει έξυπνες συσκευές, έξυπνους μετρητές και συστήματα διαχείρισης αποφάσεων για οικιακά συστήματα ενέργειας. Τέλος, επισημαίνεται το πρόβλημα της στρατηγικής συμπεριφοράς ευφυών πρακτόρων και παρουσιάζεται μια εισαγωγή στη θεωρία σχεδιασμού μηχανισμών στο πλαίσιο της οποίας μοντελοποιούνται και αντιμετωπλιζονται τέτοιου είδους προβλήματα. Το δεύτερο κεφάλαιο της διατριβής ασχολείται με μηχανισμούς διαχείρισης ζήτησης σε πραγματικό χρόνο. Παρουσιάζονται τα μοντέλα που περιγράφουν ένα τέτοιο σύστημα καθώς και οι επιθυμητές ιδιότητες ενός μηχανισμού διαχείρισης ζήτησης. Αυτές αφορούν στην αποδοτικότητα, ασφάλεια απέναντι σε στρατηγικούς παίκτες, ταχύτητα σύγκλισης σε ισορροπία και διατήρησης της ασφάλειας των προσωπικών δεδομένων των χρηστών. Στη συνέχεια προτείνεται ο μηχανισμός «Modified Clinching Auction» ο οποίος είναι ο πρώτος στη βιβλιογραφία των συστημάτων διαχείρισης ζήτησης που επιτυγχάνει βέλτιστη ικανοποίηση των τεσσάρων επιθυμητών ιδιοτήτων που περιγράφηκαν. Οι ιδιότητες του μηχανισμού αποδεικνύονται θεωρητικά ενώ παρουσιάζονται και αποτελέσματα που προέκυψαν από προσομοιώσεις σε περιβάλλον Matlab, τα οποία επιβεβαιώνουν τα θεωρητικά αποτελέσματα. Στο δεύτερο μέρος του δευτέρου κεφαλαίου γίνεται εκτενής αναφορά στο ζήτημα της δίκαιης κατανομής των υπηρεσιών ανά τους συμμετέχοντες πράκτορες. Περιγράφεται η μέχρι τώρα βιβλιογραφία και προτείνεται ένας νέος αλγόριθμος τιμολόγησης υπηρεσιών διαχείρισης ζήτησης. Παρουσιάζεται η απόδειξη σύγκλισης του αλγορίθμου στην ισορροπία Nash και μελετώνται οι ιδιότητες του σημείου ισορροπίας. Τέλος, ο αλγόριθμος υλοποιείται σε περιβάλλον Matlab, και παρουσιάζονται τα αποτελέσματα προσομοιώσεων που αφορούν στο δείκτη της δίκαιης τιμολόγησης υπηρεσιών και δείχνουν τη σημαντική βελτίωση που πετυχαίνει σε σχέση με τη βιβλιογραφία Στο τρίτο κεφάλαιο της διατριβής μελετάται η περίπτωση χρονοπρογραμματισμού φορτίων από την προηγούμενη ημέρα μέσω δυναμικής τιμολόγησης. Παρουσιάζονται οι συνήθεις μέθοδοι της βιβλιογραφίας και εντοπίζεται το πρόβλημα της ικανοποίησης καθολικών περιορισμών χωρίς να παραβιάζεται η ιδιότητα της οικονομικής ισορροπίας του συστήματος. Στη συνέχεια, σχεδιάζεται ένας νέος μηχανισμός και αποδεικνύεται η σύγκλισή του σε ισορροπία Nash μέσω της τεχνικής των παιγνίων δυναμικού (potential games). Αποδεικνύονται επίσης ιδιότητες του μηχανισμού που αφορούν στην οικονομική ισορροπία του συστήματος. Ο μηχανισμός ολοκληρώνεται από έναν αλγόριθμο simulated annealing που βρίσκει τη βέλτιστη τιμή παραμέτρων του μηχανισμού έτσι ώστε να εξασφαλίζεται η ικανοποίηση των καθολικών περιορισμών. Τέλος, παρουσιάζονται τα αποτελέσματα προσομοιώσεων που έγιναν σε περιβάλλον Matlab και επιβεβαιώνουν τις παραπάνω ιδιότητες. Στο δεύτερο μέρος του κεφαλαίου περιγράφεται το πρόβλημα της εξασφάλισης της υλοποίησης των συμφωνηθέντων υπηρεσιών κατά το χρόνο εκτέλεσης. Πιο συγκεκριμένα, σχεδιάζεται μία πολιτική τιμολόγησης που αποτρέπει τους χρήστες από το να παρεκκλίνουν από τον προγραμματισμό του σημείου ισορροπίας. Παρουσιάζονται τα αποτελέσματα της πολιτικής στη συμπεριφορά των ευφυών πρακτόρων και μελετώνται για διάφορες τιμές των παραμέτρων της πολιτικής. Οι προσομοιώσεις έγιναν σε περιβάλλον Python. Στο τέταρτο και τελευταίο κεφάλαιο, συνοψίζονται οι συνεισφορές της διατριβής και προτείνονται κατευθύνσεις για περαιτέρω έρευνα και προέκτασή της

Market Mechanisms for Local Electricity Markets: A review of models, solution concepts and algorithmic techniques

The rapidly increasing penetration of distributed energy resources (DERs) calls for a hierarchical framework where aggregating entities handle the energy management decisions of small DERs and represent these DERs upstream. These energy management decisions are typically envisaged to be made via market-based frameworks, aspiring the so-called Local Electricity Markets (LEMs). A rich literature of studies models such LEMs adopting various modeling assumptions and proposes various Market Mechanisms towards making dispatch and pricing decisions. In this paper, we make a systematic presentation of a LEM formulation, elaborating on the cornerstone attributes of the market model, i.e. the Market Scope, the Modeling Assumptions, the Market Objective, and the Market Mechanism. We discuss the different market model choices and their implications and then focus on the prevailing approaches of Market Mechanisms. Finally, we classify the relevant literature based on the market model that it adopts and the proposed Market Mechanism, visualize the results and also discuss patterns and trends