Real-Time Simulation of energy Management in a Domestic Consumer

Recent and future changes in power systems, mainly in the smart grid operation context, are related to a high complexity of power networks operation. This leads to more complex communications and to higher network elements monitoring and control levels, both from network’s and consumers’ standpoint. The present work focuses on a real scenario of the LASIE laboratory, located at the Polytechnic of Porto. Laboratory systems are managed by the SCADA House Intelligent Management (SHIM), already developed by the authors based on a SCADA system. The SHIM capacities have been recently improved by including real-time simulation from Opal RT. This makes possible the integration of Matlab®/Simulink® real-time simulation models. The main goal of the present paper is to compare the advantages of the resulting improved system, while managing the energy consumption of a domestic consumer.

Load Control Timescales Simulation in a Multi-Agent Smart Grid Platform

Environmental concerns and the shortage in the fossil fuel reserves have been potentiating the growth and globalization of distributed generation. Another resource that has been increasing its importance is the demand response, which is used to change consumers’ consumption profile, helping to reduce peak demand. Aiming to support small players’ participation in demand response events, the Curtailment Service Provider emerged. This player works as an aggregator for demand response events. The control of small and medium players which act in smart grid and micro grid environments is enhanced with a multi-agent system with artificial intelligence techniques – the MASGriP (Multi-Agent Smart Grid Platform). Using strategic behaviours in each player, this system simulates the profile of real players by using software agents. This paper shows the importance of modeling these behaviours for studying this type of scenarios. A case study with three examples shows the differences between each player and the best behaviour in order to achieve the higher profit in each situation.

Towards a unified European electricity market: The contribution of data-mining to support realistic simulation studies

Worldwide electricity markets have been evolving into regional and even continental scales. The aim at an efficient use of renewable based generation in places where it exceeds the local needs is one of the main reasons. A reference case of this evolution is the European Electricity Market, where countries are connected, and several regional markets were created, each one grouping several countries, and supporting transactions of huge amounts of electrical energy. The continuous transformations electricity markets have been experiencing over the years create the need to use simulation platforms to support operators, regulators, and involved players for understanding and dealing with this complex environment. This paper focuses on demonstrating the advantage that real electricity markets data has for the creation of realistic simulation scenarios, which allow the study of the impacts and implications that electricity markets transformations will bring to the participant countries. A case study using MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is presented, with a scenario based on real data, simulating the European Electricity Market environment, and comparing its performance when using several different market mechanisms.

Multi-agent Simulation of Bilateral Contracting in Competitive Electricity Markets

Traditional vertically integrated power utilities around the world have evolved from monopoly structures to open markets that promote competition among suppliers and provide consumers with a choice of services. Market forces drive the price of electricity and reduce the net cost through increased competition. Electricity can be traded in both organized markets or using forward bilateral contracts. This article focuses on bilateral contracts and describes some important features of an agent-based system for bilateral trading in competitive markets. Special attention is devoted to the negotiation process, demand response in bilateral contracting, and risk management. The article also presents a case study on forward bilateral contracting: a retailer agent and a customer agent negotiate a 24h-rate tariff.

Realistic Multi-Agent Simulation of Competitive Electricity Markets

The dynamism and ongoing changes that the electricity markets sector is constantly suffering, enhanced by the huge increase in competitiveness, create the need of using simulation platforms to support operators, regulators, and the involved players in understanding and dealing with this complex environment. This paper presents an enhanced electricity market simulator, based on multi-agent technology, which provides an advanced simulation framework for the study of real electricity markets operation, and the interactions between the involved players. MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets) uses real data for the creation of realistic simulation scenarios, which allow the study of the impacts and implications that electricity markets transformations bring to different countries. Also, the development of an upper-ontology to support the communication between participating agents, provides the means for the integration of this simulator with other frameworks, such as MAN-REM (Multi-Agent Negotiation and Risk Management in Electricity Markets). A case study using the enhanced simulation platform that results from the integration of several systems and different tools is presented, with a scenario based on real data, simulating the MIBEL electricity market environment, and comparing the simulation performance with the real electricity market results.

Optimization of Generation and Aggregated Consumption Shifting for Demand Response Programs Definition

The concept of demand response has drawing attention to the active participation in the economic operation of power systems, namely in the context of recent electricity markets and smart grid models and implementations. In these competitive contexts, aggregators are necessary in order to make possible the participation of small size consumers and generation units. The methodology proposed in the present paper aims to address the demand shifting between periods, considering multi-period demand response events. The focus is given to the impact in the subsequent periods. A Virtual Power Player operates the network, aggregating the available resources, and minimizing the operation costs. The illustrative case study included is based on a scenario of 218 consumers including generation sources.

Quantum-based Particle Swarm Optimization Application to Studies of Aggregated Consumption Shifting and Generation Scheduling in Smart Grids

Demand response programs and models have been developed and implemented for an improved performance of electricity markets, taking full advantage of smart grids. Studying and addressing the consumers’ flexibility and network operation scenarios makes possible to design improved demand response models and programs. The methodology proposed in the present paper aims to address the definition of demand response programs that consider the demand shifting between periods, regarding the occurrence of multi-period demand response events. The optimization model focuses on minimizing the network and resources operation costs for a Virtual Power Player. Quantum Particle Swarm Optimization has been used in order to obtain the solutions for the optimization model that is applied to a large set of operation scenarios. The implemented case study illustrates the use of the proposed methodology to support the decisions of the Virtual Power Player in what concerns the duration of each demand response event.

Data Mining Approach to support the Generation of Realistic Scenarios for Multi-Agent simulation of Electricity Markets

This paper presents the Realistic Scenarios Generator (RealScen), a tool that processes data from real electricity markets to generate realistic scenarios that enable the modeling of electricity market players’ characteristics and strategic behavior. The proposed tool provides significant advantages to the decision making process in an electricity market environment, especially when coupled with a multi-agent electricity markets simulator. The generation of realistic scenarios is performed using mechanisms for intelligent data analysis, which are based on artificial intelligence and data mining algorithms. These techniques allow the study of realistic scenarios, adapted to the existing markets, and improve the representation of market entities as software agents, enabling a detailed modeling of their profiles and strategies. This work contributes significantly to the understanding of the interactions between the entities acting in electricity markets by increasing the capability and realism of market simulations.

Distributed Intelligent Management of Microgrids using a Multi-Agent Simulation Platform

Multi-agent approaches have been widely used to model complex systems of distributed nature with a large amount of interactions between the involved entities. Power systems are a reference case, mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources, which have potentiated huge changes in the power systems’ sector. Dealing with such a large scale integration of intermittent generation sources led to the emergence of several new players, as well as the development of new paradigms, such as the microgrid concept, and the evolution of demand response programs, which potentiate the active participation of consumers. This paper presents a multi-agent based simulation platform which models a microgrid environment, considering several different types of simulated players. These players interact with real physical installations, creating a realistic simulation environment with results that can be observed directly in the reality. A case study is presented considering players’ responses to a demand response event, resulting in an intelligent increase of consumption in order to face the wind generation surplus.

Contextual and Environmental Awareness Laboratory for Energy Consumption Management

The recent changes on power systems paradigm requires the active participation of small and medium players in energy management. With an electricity price fluctuation these players must manage the consumption. Lowering costs and ensuring adequate user comfort levels. Demand response can improve the power system management and bring benefits for the small and medium players. The work presented in this paper, which is developed aiming the smart grid context, can also be used in the current power system paradigm. The proposed system is the combination of several fields of research, namely multi-agent systems and artificial neural networks. This system is physically implemented in our laboratories and it is used daily by researchers. The physical implementation gives the system an improvement in the proof of concept, distancing itself from the conventional systems. This paper presents a case study illustrating the simulation of real-time pricing in a laboratory.

Optimização energética das estufas de secagem de uma indústria de cerâmica

A gestão de energia é um dos factores chave do sucesso de uma empresa e como qualquer outro factor de produção deve ser gerido continuamente e eficazmente. A gestão correcta do consumo de energia assume-se como crucial nas empresas do sector cerâmico pois exigem grande consumo de gás natural. Também a tendência de aumento do custo do gás natural tem induzido a necessidade de minimização do consumo de combustível nas indústrias e favorecido o desenvolvimento de novas abordagens para a optimização deste recurso natural. O trabalho apresentado nesta tese teve como objectivo a optimização da energia nas estufas de secagem na Fábrica de Cerâmica de Valadares S.A. A actividade desta empresa consiste na produção de louça sanitária envolvendo um consumo elevado de energia. Realizou-se um levantamento das condições técnicas/operacionais dos equipamentos em estudo e elaborou-se uma ferramenta de simulação que foi aplicada para realizar um balanço energético detalhado e diagnóstico da situação existente. No seguimento, foi efectuada uma análise de mercado, para elaboração do estudo económico da implementação das medidas sugeridas, nomeadamente, a recuperação dos gases de combustão que saem das três estufas que secam os moldes para as estufas de louça cerâmica. Optou-se por esta medida uma vez que reduzirá significativamente, em cerca de 50%, o consumo de combustível (gás natural) nas estufas de secagem. O tempo de retorno do investimento necessário para adquirir o equipamento é de, aproximadamente, 10 meses.

Análise de desempenho de algoritmos de otimização para extração de parâmetros em modelos semicondutores de potência

Apresenta-se nesta tese uma revisão da literatura sobre a modelação de semicondutores de potência baseada na física e posterior análise de desempenho de dois métodos estocásticos, Particle Swarm Optimizaton (PSO) e Simulated Annealing (SA), quando utilizado para identificação eficiente de parâmetros de modelos de dispositivos semicondutores de potência, baseado na física. O conhecimento dos valores destes parâmetros, para cada dispositivo, é fundamental para uma simulação precisa do comportamento dinâmico do semicondutor. Os parâmetros são extraídos passo-a-passo durante simulação transiente e desempenham um papel relevante. Uma outra abordagem interessante nesta tese relaciona-se com o facto de que nos últimos anos, os métodos de modelação para dispositivos de potência têm emergido, com alta precisão e baixo tempo de execução baseado na Equação de Difusão Ambipolar (EDA) para díodos de potência e implementação no MATLAB numa estratégia de optimização formal. A equação da EDA é resolvida numericamente sob várias condições de injeções e o modelo é desenvolvido e implementado como um subcircuito no simulador IsSpice. Larguras de camada de depleção, área total do dispositivo, nível de dopagem, entre outras, são alguns dos parâmetros extraídos do modelo. Extração de parâmetros é uma parte importante de desenvolvimento de modelo. O objectivo de extração de parâmetros e otimização é determinar tais valores de parâmetros de modelo de dispositivo que minimiza as diferenças entre um conjunto de características medidas e resultados obtidos pela simulação de modelo de dispositivo. Este processo de minimização é frequentemente chamado de ajuste de características de modelos para dados de medição. O algoritmo implementado, PSO é uma técnica de heurística de otimização promissora, eficiente e recentemente proposta por Kennedy e Eberhart, baseado no comportamento social. As técnicas propostas são encontradas para serem robustas e capazes de alcançar uma solução que é caracterizada para ser precisa e global. Comparada com algoritmo SA já realizada, o desempenho da técnica proposta tem sido testado utilizando dados experimentais para extrair parâmetros de dispositivos reais das características I-V medidas. Para validar o modelo, comparação entre resultados de modelo desenvolvido com um outro modelo já desenvolvido são apresentados.

Modelação Dinâmica de Sistemas de Drenagem Urbana. Aplicação a um caso de estudo

A crescente expansão urbana e o incremento das exigências ambientais e financeiras promovem a implementação de abordagens sustentáveis para a gestão das infraestruturas sanitárias. Assim, o recurso a instrumentos de monitorização e à modelação matemática surge como o caminho para a racionalização do investimento e a otimização dos sistemas existentes. Neste contexto, a modelação dinâmica de sistemas de drenagem urbana assume relevância para o controlo e redução dos caudais em excesso e das descargas de poluentes nos meios recetores, resultantes de um incremento significativo de afluências pluviais indevidas, de problemas de sub-dimensionamento ou falta de operação e manutenção. O objetivo da presente dissertação consiste na modelação, calibração e diagnóstico do sistema intercetor de Lordelo utilizando o software Storm Water Management Model, através dos dados recolhidos a partir do projeto de Reabilitação dos intercetores de Lordelo, elaborado pela Noraqua. A modelação considera a avaliação das afluências de tempo seco e as afluências pluviais pelo software Sanitary Sewer Overflow Analysis and Planning Toolbox. Com efeito, a simulação dinâmica, permitiu um conhecimento mais detalhado do sistema, avaliando a capacidade hidráulica e localizando os pontos propícios a inundações. Assim, foi possível testar soluções de beneficiação do sistema, englobando a problemática das afluências pluviais indevidas calibradas. Apesar das dificuldades sentidas face à qualidade dos dados existentes, verificou-se que o SSOAP e o SWMM são ferramentas úteis na deteção, diagnóstico e redução dos caudais em excesso e que o procedimento utilizado pode ser aplicado a sistemas semelhantes, como forma de definir a melhor solução técnica e económica ao nível do planeamento, operação e reabilitação do sistema.

Impacto das opções de conceção em edifícios zero energy o caso dos grandes edifícios de serviços

Atualmente, o parque edificado é responsável pelo consumo de 40% da energia total consumida em toda a União Europeia. As previsões apontam para o crescimento do sector da construção civil, nomeadamente a construção de edifícios, o que permite perspetivar um aumento do consumo de energia nesta área. Medidas importantes, como o lançamento da Diretiva 2010/31/EU do Parlamento Europeu e do Conselho de 19 de Maio de 2010 relativa ao desempenho energético dos edifícios, abrem caminho para a diminuição das necessidades energéticas e emissões de gases de efeito de estufa. Nela são apontados objetivos para aumentar a eficiência energética do parque edificado, tendo como objetivo que a partir de 2020 todos os novos edifícios sejam energeticamente eficientes e de balanço energético quase zero, com principal destaque para a compensação usando produção energética própria proveniente de fontes renováveis. Este novo requisito, denominado nearly zero energy building, apresenta-se como um novo incentivo no caminho para a sustentabilidade energética. As técnicas e tecnologias usadas na conceção dos edifícios terão um impacto positivo na análise de ciclo de vida, nomeadamente na minimização do impacto ambiental e na racionalização do consumo energético. Desta forma, pretendeu-se analisar a aplicabilidade do conceito nearly zero energy building a um grande edifício de serviços e o seu impacto em termos de ciclo de vida a 50 anos. Partindo da análise de alguns estudos sobre o consumo energético e sobre edifícios de balanço energético quase nulo já construídos em Portugal, desenvolveu-se uma análise de ciclo de vida para o caso de um edifício de serviços, da qual resultou um conjunto de propostas de otimização da sua eficiência energética e de captação de energias renováveis. As medidas apresentadas foram avaliadas com o auxílio de diferentes aplicações como DIALux, IES VE e o PVsyst, com o objetivo de verificar o seu impacto através da comparação com estado inicial de consumo energético do edifício. Nas condições iniciais, o resultado da análise de ciclo de vida do edifício a 50 anos no que respeita ao consumo energético e respetivas emissões de CO2 na fase de operação foi de 6 MWh/m2 e 1,62 t/m2, respetivamente. Com aplicação de medidas propostas de otimização, o consumo e as respetivas emissões de CO2 foram reduzidas para 5,2 MWh/m2 e 1,37 t/m2 respetivamente. Embora se tenha conseguido reduzir ao consumo com as medidas propostas de otimização de energia, chegou-se à conclusão que o sistema fotovoltaico dimensionado para fornecer energia ao edifício não consegue satisfazer as necessidades energéticas do edifício no final dos 50 anos.