

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://beta.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>
Transactive Energy System for Distribution Network Management: Procuring Residential Flexibility Services Under Dynamic Pricing

La formulation de la tarification dynamique est l'une des solutions émergentes pour guider la demande résidentielle pour les avantages du système d'alimentation en vrac.Toutefois, le calendrier de la demande résidentielle en réponse aux prix de l'énergie différenciés dans le temps pourrait provoquer des congestions dans les réseaux de distribution à la fois au prix le plus bas et aux intervalles de temps les plus élevés.Pour permettre l'adoption de la tarification dynamique, ce travail présente un nouveau cadre pour gérer les contraintes des réseaux de distribution basé sur le concept de système énergétique transactif (tes).Le cadre basé sur tes produit des incitations lors des problèmes de réseau pour débloquer la flexibilité des clients services pour reprogrammer les actifs contrôlables (par exemple, les batteries).En exécutant les systèmes de gestion de l'énergie domestique (HEMS), la flexibilité des clients pour modifier les horaires est quantifiée par rapport à un ensemble prédéfini d'incitations. Pour chaque incitation, les montants de changement de la demande nette par client sont agrégés et soumis par le biais d'agrégateurs au gestionnaire de réseau de distribution (DSO) sous la forme d'offres de production (réduction de la demande) et d'offres de demande (augmentation de la demande). Ces dernières sont cruciales pour répondre aux problèmes de réseau liés à la génération. Les courbes d'enchères en escalier des agrégateurs résultantes sont intégrées à un système avancé Modèle de flux de puissance optimal (OPF) pour identifier les offres réussies pour gérer les contraintes du réseau tout en minimisant les incitations versées aux agrégateurs. Cela permet de définir directement les incitations et les quantités sans itérations étendues entre le GRD et les agrégateurs. L'application du cadre à une alimentation urbaine de 11 kV montre son efficacité pour gérer les congestions. Cependant, les fortes variations des prix dynamiques augmentent les montants des incitations, en particulier lorsque des services de flexibilité sont demandés le soir et la nuit.
La formulación de precios dinámicos es una de las soluciones emergentes para guiar la demanda residencial de los beneficios del sistema de energía a granel. Sin embargo, el programa de demanda residencial en respuesta a los precios de la energía diferenciados en el tiempo podría causar congestiones en las redes de distribución tanto en los intervalos de tiempo de precio más bajo como en los de precio más alto. Para permitir la adopción de precios dinámicos, este trabajo presenta un marco novedoso para gestionar las restricciones de las redes de distribución basado en el concepto de Sistema de Energía Transactiva (tes). El marco basado en tes produce incentivos durante los problemas de la red para desbloquear la flexibilidad de los clientes servicios para reprogramar activos controlables (por ejemplo, baterías). Al ejecutar los Sistemas de Gestión de Energía Doméstica (HEMS), la flexibilidad de los clientes para modificar los horarios se cuantifica frente a un conjunto predefinido de incentivos. Para cada incentivo, las cantidades de cambio de demanda neta por cliente se agregan y envían a través de agregadores al Operador del Sistema de Distribución (DSO) en forma de ofertas de generación (reducción de la demanda) y ofertas de demanda (aumento de la demanda). Estas últimas son cruciales para atender los problemas de red impulsados por la generación. Las curvas de licitación de escalera de los agregadores resultantes están integradas en un Modelo de flujo de energía óptimo (OPF) para identificar las ofertas exitosas para administrar las restricciones de la red y minimizar los incentivos pagados a los agregadores. Esto permite definir incentivos y cantidades directamente sin iteraciones extensas entre DSO y agregadores. La aplicación del marco a un alimentador urbano de 11kV muestra su efectividad para administrar las congestiones. Sin embargo, las variaciones en los precios dinámicos aumentan las cantidades de incentivos, particularmente cuando los servicios de flexibilidad se solicitan en intervalos de tiempo nocturnos y nocturnos.
The formulation of dynamic pricing is one of the emerging solutions to guide residential demand for the benefits of the bulk power system.However, the schedule of residential demand in response to time-differentiated energy prices could cause congestions in distribution networks at both the lowest-price and highest-price time intervals.To enable the adoption of dynamic pricing, this work presents a novel framework to manage the constraints of distribution networks based on the concept of Transactive Energy System (TES).The TES-based framework produces incentives during network issues to unlock customers' flexibility services to reschedule controllable assets (e.g., batteries).By running Home Energy Management Systems (HEMS), the flexibility of customers to modify schedules are quantified against predefined set of incentives.For each incentive, the amounts of net-demand change per customer are aggregated and submitted through aggregators to the Distribution System Operator (DSO) in the forms of both generation offers (reducing demand) and demand offers (increasing demand).The latter are crucial to cater for generationdriven network issues.The resulting aggregators' staircase bidding curves are embedded to an advanced Optimal Power Flow (OPF) model to identify the successful offers to manage network constraints whilst minimizing incentives paid to aggregators.This allows defining incentives and quantities directly without extensive iterations between DSO and aggregators.The application of the framework to an urban 11kV feeder shows its effectiveness to manage congestions.However, the highly variations in dynamic prices increase the amounts of incentives particularly when flexibility services are requested at evening and night time intervals.
تعد صياغة التسعير الديناميكي أحد الحلول الناشئة لتوجيه الطلب السكني على فوائد نظام الطاقة السائبة. ومع ذلك، يمكن أن يتسبب جدول الطلب السكني استجابةً لأسعار الطاقة المتباينة زمنيًا في حدوث ازدحام في شبكات التوزيع بأقل الأسعار وأعلاها على حد سواء. لتمكين اعتماد التسعير الديناميكي، يقدم هذا العمل إطارًا جديدًا لإدارة قيود شبكات التوزيع بناءً على مفهوم نظام الطاقة التفاعلي (TES). ينتج الإطار القائم على TES حوافز أثناء مشكلات الشبكة لفتح مرونة العملاء خدمات لإعادة جدولة الأصول التي يمكن التحكم فيها (على سبيل المثال، البطاريات). من خلال تشغيل أنظمة إدارة الطاقة المنزلية (HEMS)، يتم تحديد مرونة العملاء في تعديل الجداول الزمنية مقابل مجموعة محددة مسبقًا من الحوافز. لكل حافز، يتم تجميع مبالغ صافي تغيير الطلب لكل عميل وتقديمها من خلال المجمعين إلى مشغل نظام التوزيع (DSO) في أشكال كل من عروض الجيل (تقليل الطلب) وعروض الطلب (زيادة الطلب). هذه الأخيرة حاسمة لتلبية مشكلات الشبكة التي يحركها الجيل. يتم تضمين منحنيات مناقصات درج المجمعين الناتجة إلى نموذج تدفق الطاقة الأمثل (OPF) لتحديد العروض الناجحة لإدارة قيود الشبكة مع تقليل الحوافز المدفوعة للمجمعات. وهذا يسمح بتحديد الحوافز والكميات مباشرة دون تكرارات مكثفة بين DSO والمجمعات. يُظهر تطبيق الإطار على وحدة التغذية الحضرية 11 كيلو فولت فعاليته في إدارة الازدحام. ومع ذلك، فإن الاختلافات الكبيرة في الأسعار الديناميكية تزيد من كميات الحوافز خاصة عندما يتم طلب خدمات المرونة في فترات المساء والليل.
- Cardiff University United Kingdom
- Cardiff University United Kingdom
- Cranfield University United Kingdom
- University of Jordan Jordan
- Cranfield University United Kingdom
Economics, Operations research, Electric power system, Engineering, Electricity, dynamic pricing, Microeconomics, home energy management systems, Business, Energy Systems, Marketing, Demand response, Physics, Power (physics), Management, flexibility, Schedule, Energy Management, Physical Sciences, Control and Synchronization in Microgrid Systems, Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering, Incentive, 690, Environmental economics, Flexibility (engineering), Aggregators, transactive energy system, Quantum mechanics, FOS: Economics and business, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Risk analysis (engineering), Demand Response in Smart Grids, Electrical and Electronic Engineering, Dynamic pricing, Energy Modeling, Integration of Renewable Energy Systems in Power Grids, Smart Energy Systems, Computer science, network management system, TK1-9971, Power Grid Flexibility, Operating system, Control and Systems Engineering, Electrical engineering, Bidding
Economics, Operations research, Electric power system, Engineering, Electricity, dynamic pricing, Microeconomics, home energy management systems, Business, Energy Systems, Marketing, Demand response, Physics, Power (physics), Management, flexibility, Schedule, Energy Management, Physical Sciences, Control and Synchronization in Microgrid Systems, Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering, Incentive, 690, Environmental economics, Flexibility (engineering), Aggregators, transactive energy system, Quantum mechanics, FOS: Economics and business, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Risk analysis (engineering), Demand Response in Smart Grids, Electrical and Electronic Engineering, Dynamic pricing, Energy Modeling, Integration of Renewable Energy Systems in Power Grids, Smart Energy Systems, Computer science, network management system, TK1-9971, Power Grid Flexibility, Operating system, Control and Systems Engineering, Electrical engineering, Bidding
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average visibility views 18 download downloads 8 - 18views8downloads
Data source Views Downloads Cranfield CERES 18 8


