Determination of electricity consumers’ load profiles via weighted evidence accumulation clustering using subsampling

With the electricity market liberalization, the distribution and retail companies are looking for better market strategies based on adequate information upon the consumption patterns of its electricity consumers. A fair insight on the consumers’ behavior will permit the definition of specific contract aspects based on the different consumption patterns. In order to form the different consumers’ classes, and find a set of representative consumption patterns we use electricity consumption data from a utility client’s database and two approaches: Two-step clustering algorithm and the WEACS approach based on evidence accumulation (EAC) for combining partitions in a clustering ensemble. While EAC uses a voting mechanism to produce a co-association matrix based on the pairwise associations obtained from N partitions and where each partition has equal weight in the combination process, the WEACS approach uses subsampling and weights differently the partitions. As a complementary step to the WEACS approach, we combine the partitions obtained in the WEACS approach with the ALL clustering ensemble construction method and we use the Ward Link algorithm to obtain the final data partition. The characterization of the obtained consumers’ clusters was performed using the C5.0 classification algorithm. Experiment results showed that the WEACS approach leads to better results than many other clustering approaches.

Energy efficiency analysis considering the use of an intelligent systems management in a smart home

In this abstract is presented an energy management system included in a SCADA system existent in a intelligent home. The system control the home energy resources according to the players definitions (electricity consumption and comfort levels), the electricity prices variation in real time mode and the DR events proposed by the aggregators.

A data-mining-based methodology for transmission expansion planning

In recent decades, all over the world, competition in the electric power sector has deeply changed the way this sector’s agents play their roles. In most countries, electric process deregulation was conducted in stages, beginning with the clients of higher voltage levels and with larger electricity consumption, and later extended to all electrical consumers. The sector liberalization and the operation of competitive electricity markets were expected to lower prices and improve quality of service, leading to greater consumer satisfaction. Transmission and distribution remain noncompetitive business areas, due to the large infrastructure investments required. However, the industry has yet to clearly establish the best business model for transmission in a competitive environment. After generation, the electricity needs to be delivered to the electrical system nodes where demand requires it, taking into consideration transmission constraints and electrical losses. If the amount of power flowing through a certain line is close to or surpasses the safety limits, then cheap but distant generation might have to be replaced by more expensive closer generation to reduce the exceeded power flows. In a congested area, the optimal price of electricity rises to the marginal cost of the local generation or to the level needed to ration demand to the amount of available electricity. Even without congestion, some power will be lost in the transmission system through heat dissipation, so prices reflect that it is more expensive to supply electricity at the far end of a heavily loaded line than close to an electric power generation. Locational marginal pricing (LMP), resulting from bidding competition, represents electrical and economical values at nodes or in areas that may provide economical indicator signals to the market agents. This article proposes a data-mining-based methodology that helps characterize zonal prices in real power transmission networks. To test our methodology, we used an LMP database from the California Independent System Operator for 2009 to identify economical zones. (CAISO is a nonprofit public benefit corporation charged with operating the majority of California’s high-voltage wholesale power grid.) To group the buses into typical classes that represent a set of buses with the approximate LMP value, we used two-step and k-means clustering algorithms. By analyzing the various LMP components, our goal was to extract knowledge to support the ISO in investment and network-expansion planning.

A new wind farm in Santiago Island, cape verde - simulation and economic studies

Ensuring sustainable development conditions is presently world widely recognized as a critically important goal. This makes the use of electricity generation technologies based on renewable energy sources very relevant. Developing countries depend on an adequate availability of electrical energy to assure economic progress and are usually characterized by a high increase in electricity consumption. This makes sustainable development a huge challenge but it can also be taken as an opportunity, especially for countries which do not have fossil resources. This paper presents a study concerning the expansion of an already existent wind farm, located in Praia, the capital of Cape Verde Republic. The paper includes results from simulation studies that have been undertaken using PSCAD software and some economic considerations.

Eficiência energética na iluminação pública

O presente trabalho aborda a temática da eficiência energética em sistemas de iluminação pública. A principal motivação prende-se com o peso significativo que a parcela energética destes sistemas ocupa na economia mundial. O uso eficiente de energia é uma crescente preocupação devido à diminuição de recursos, às consequências climáticas cada vez mais marcadas e ao elevado custo da energia, representando ainda um papel fundamental ao nível económico e de competitividade. A Iluminação Pública (IP) representa um peso importante nas despesas correntes dos municípios. É assim importante encontrar uma solução que permita manter níveis de segurança e conforto necessários às populações e que proporcione uma redução substancial do peso da IP nas despesas municipais. Neste sentido, este trabalho propõe-se estudar esta problemática, apresentando uma sistematização de soluções eficientes, quer a nível de lâmpadas e luminárias como também ao nível de tecnologias que auxiliem e complementem a eficiência de uma instalação de iluminação pública. A dissertação está dividida em duas partes. A primeira parte sistematiza os consumos verificados em Portugal, a vários níveis (consumo de energia elétrica, evolução do consumo energético de iluminação pública, etc.) abordando as políticas de eficiência energética, e são descritos alguns procedimentos que possibilitam a poupança energética na iluminação pública, aliada a instalações eficientes. A segunda parte da dissertação contempla o estudo de um caso prático cujo objetivo é propor soluções técnicas que permitam melhorar a eficiência energética na iluminação pública de Esposende, face à situação atual do concelho. Serão propostas várias soluções, tais como luminárias LED, balastros electrónicos reguláveis, lâmpadas de menor consumo e até mesmo o uso da telegestão.

Avaliação da qualidade do ar e classificação energética de uma piscina coberta e propostas de melhoria

A presente dissertação tem dois objetivos, o primeiro é a realização de uma auditoria energética e avaliação da qualidade do ar às instalações de uma Piscina Municipal, permitindo a sua classificação energética, e o segundo é o estudo de propostas de melhoria que contribuam para uma melhor eficiência energética do edifício. Na análise à qualidade do ar interior os parâmetros avaliados encontravam-se todos dentro dos limites estabelecidos por lei, com exceção dos valores de COVs que em dois pontos de medição (ambos na nave) ultrapassaram os limites estabelecidos por lei. A auditoria ao edifício permitiu verificar que o caudal mínimo de água nova nas piscinas imposto por lei é cumprido pela instalação. No que diz respeito ao caudal de ar novo introduzido, este apenas é respeitado quando a unidade de tratamento de ar está a debitar 100% da sua capacidade. Quando a unidade opera a 50% da sua capacidade apresenta um défice de 5% do valor mínimo estabelecido. Relativamente às perdas energéticas associadas aos tanques de natação, estas apresentam um valor de 95,89 kW, em que 59,09 kW dizem respeito às perdas por evaporação. Foi também possível concluir que as perdas por evaporação representam cerca de 39% da energia calorifica produzida nas caldeiras. O edifício apresenta um consumo anual de eletricidade de 166 482 kWh em que 69% deste valor é provocado pelas unidades de tratamento de ar e a iluminação apresenta apenas um peso de 3%. Em relação ao gás natural consumido pelas caldeiras o seu valor anual é de 1 317 240 kWh. A simulação dinâmica do edifício permitiu concluir que este apresenta um IEE de 1 269,9 kWh/m2.ano. O rácio de classe energética (RIEE) é de 1,24 o que significa que o edifício pertence à classe energética C. As medidas estudadas para a melhoria da eficiência energética, nomeadamente integração energética com uma central de ciclo combinado, aplicação de cobertura isotérmica nas piscinas e substituição do telhado na zona da nave, mostraram-se viáveis. O estudo da possibilidade da realização de uma integração energética permitiu concluir que a poupança anual é de 9 374 € e o investimento é recuperado em menos de 1,5 anos. Relativamente à aplicação de cobertura isotérmica o investimento é de 14 000 € e é recuperado em 2 anos. A substituição do telhado na zona da nave tem um investimento de 20 500 € e a recuperação realiza-se num período de 3,5 anos.

Simulação Dinâmica do Centro de Dia e Apoio à Terceira Idade de Leça do Balio

Pela importância que os edifícios têm na utilização de energia, a avaliação do seu desempenho energético é de grande relevância, uma vez que, em grande parte, passa por estes a concretização das metas europeias definidas para 2020, no que concerne à diminuição da utilização de energia. Tendo em conta que os edifícios representam 40% do consumo de energia total, e estando o sector em expansão, esta realidade obriga a uma procura de soluções integradas de arquitetura e engenharia que promovam a sustentabilidade dos edifícios. Foi efetuado um estudo num edifício constituído por dois corpos, um mais antigo que funciona como centro de dia e um mais recente que funciona como lar, localizados no concelho de Matosinhos, onde se identificaram os pontos de maior consumo energético, para os quais foram sugeridas alterações no sentido de baixar os custos com a factura energética. Nesta dissertação foi utilizado um software de simulação dinâmica para avaliação do comportamento térmico do edifício nas condições atuais e, posteriormente, foram simulados outros cenários com alterações ao nível da envolvente térmica dos edifícios e dos seus sistemas técnicos, que permitiram identificar algumas medidas de melhoria de eficiência energética. As medidas de melhoria sugeridas implicam uma redução energética, ao nível do consumo de água quente sanitária, consumo de gás natural e electricidade. De entre essas medidas, e com um payback inferior a 8 anos e meio, destacam-se a instalação de redutores de caudal, a substituição da caldeira e da bomba de recirculação, a instalação de painéis solares térmicos e a redução da quantidade de lâmpadas.

Estratégias de Comercialização de Potência como Medida de Eficiência Energética

A presente dissertação insere-se no âmbito da unidade curricular “ Dissertação” do 2º ano do mestrado em Engenharia Eletrotécnica – Sistemas Elétricos de Energia. Com o aumento crescente do número de consumidores de energia, é cada vez mais imperioso a adoção de medidas de racionalização e gestão dos consumos da energia elétrica. Existem diferentes tipos de dificuldades no planeamento e implementação de novas centrais produtoras de energia renovável, pelo que também por este motivo é cada vez mais importante adoção de medidas de gestão de consumos, quer ao nível dos clientes alimentados em média tensão como de baixa tensão. Desta forma será mais acessível a criação de padrões de eficiência energética elevados em toda a rede de distribuição de energia elétrica. Também a economia é afetada por uma fraca gestão dos consumos por parte dos clientes. Elevados desperdícios energéticos levam a que mais energia tenha que ser produzida, energia essa que contribui ainda mais para a elevada taxa de dependência energética em Portugal, e para o degradar da economia nacional. Coloca-se assim a necessidade de implementar planos e métodos que promovam a eficiência energética e a gestão racional de consumos de energia elétrica. Apresenta-se nesta dissertação várias propostas, algumas na forma de projetos já em execução, que visam sensibilizar o consumidor para a importância da utilização eficiente de energia e, ao mesmo tempo, disponibilizam as ferramentas tecnológicas adequadas para auxiliar a implementação dos métodos propostos. Embora os planos apresentados, sobejamente conhecidos, tenham imensa importância, a implementação nos vários consumidores de sistemas capazes de efetivamente reduzir consumos tem um papel fundamental. Equipamentos de gestão de consumos, que são apresentados nesta dissertação, permitem ao consumidor aceder diretamente ao seu consumo. Podem aceder não apenas ao consumo global da instalação mas também ao consumo específico por equipamento, permitindo perceber onde se verifica a situação mais desfavorável. Funcionalidades de programação de perfis tipo, com limitações de potência em vários períodos horários, bem como possibilidades de controlo remoto com recurso a aplicações para Smartphones permitem a redução de consumos ao nível da rede de distribuição e, desta forma, contribuir para a redução dos desperdícios e da dependência energética em Portugal. No âmbito do trabalho de dissertação é desenvolvida uma metodologia de comercialização de potência, que é apresentada nesta tese. Esta metodologia propõem que o consumidor, em função dos seus consumos, pague apenas a quantidade de potência que efetivamente necessita num certo período de tempo. Assim, o consumidor deixa de pagar uma tarifa mensal fixa associada á sua potência contratada, e passará a pagar um valor correspondente apenas à potência que efetivamente solicitou em todas as horas durante o mês. Nesta metodologia que é apresentada, o consumidor poderá também fazer uma análise do seu diagrama de cargas e simular uma alteração da sua tarifa, tarifa esta que varia entre tarifa simples, bi-horária semanal, bi-horária diária, tri-horária semanal ou tri-horária diária, de forma a perceber em qual destas pagará um menor valor pela mesma energia. De forma a que o consumidor possa perceber se haverá vantagem de uma alteração para uma potência contratada flexível, ou para uma outra tarifa associada á energia, tem ao seu dispor uma ferramenta, que em função dos seus consumos, permite retirar conclusões sobre o preço final a pagar na fatura, após cada tipo de alteração. Esta ferramenta foi validada com recurso a várias simulações, para diferentes perfis de consumidores. Desta forma, o utilizador fica a perceber que realmente pode poupar com uma potência contratada flexível, ao mesmo tempo que pode identificar-se com um perfil de simulação e, mais facilmente, perceber para que alteração tarifária pode usufruir de uma maior poupança.

Combined heat and power and consumption optimization in a SCADA-based system

The operation of power systems in a Smart Grid (SG) context brings new opportunities to consumers as active players, in order to fully reach the SG advantages. In this context, concepts as smart homes or smart buildings are promising approaches to perform the optimization of the consumption, while reducing the electricity costs. This paper proposes an intelligent methodology to support the consumption optimization of an industrial consumer, which has a Combined Heat and Power (CHP) facility. A SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) system developed by the authors is used to support the implementation of the proposed methodology. An optimization algorithm implemented in the system in order to perform the determination of the optimal consumption and CHP levels in each instant, according to the Demand Response (DR) opportunities. The paper includes a case study with several scenarios of consumption and heat demand in the context of a DR event which specifies a maximum demand level for the consumer.

Data mining techniques to support the classification of MV electricity customers

This paper describes a methodology that was developed for the classification of Medium Voltage (MV) electricity customers. Starting from a sample of data bases, resulting from a monitoring campaign, Data Mining (DM) techniques are used in order to discover a set of a MV consumer typical load profile and, therefore, to extract knowledge regarding to the electric energy consumption patterns. In first stage, it was applied several hierarchical clustering algorithms and compared the clustering performance among them using adequacy measures. In second stage, a classification model was developed in order to allow classifying new consumers in one of the obtained clusters that had resulted from the previously process. Finally, the interpretation of the discovered knowledge are presented and discussed.

Defining Electricity Tariffs Using the Knowledge About the Consumers Profiles in ELECON Project

The increasing importance of the integration of distributed generation and demand response in the power systems operation and planning, namely at lower voltage levels of distribution networks and in the competitive environment of electricity markets, leads us to the concept of smart grids. In both traditional and smart grid operation, non-technical losses are a great economic concern, which can be addressed. In this context, the ELECON project addresses the use of demand response contributions to the identification of non-technical losses. The present paper proposes a methodology to be used by Virtual Power Players (VPPs), which are entities able to aggregate distributed small-size resources, aiming to define the best electricity tariffs for several, clusters of consumers. A case study based on real consumption data demonstrates the application of the proposed methodology.

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.

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.

A congestion management and transmission price simulator for competitive electricity markets

In a liberalized electricity market, the Transmission System Operator (TSO) plays a crucial role in power system operation. Among many other tasks, TSO detects congestion situations and allocates the payments of electricity transmission. This paper presents a software tool for congestion management and transmission price determination in electricity markets. The congestion management is based on a reformulated Optimal Power Flow (OPF), whose main goal is to obtain a feasible solution for the re-dispatch minimizing the changes in the dispatch proposed by the market operator. The transmission price computation considers the physical impact caused by the market agents in the transmission network. The final tariff includes existing system costs and also costs due to the initial congestion situation and losses costs. The paper includes a case study for the IEEE 30 bus power system.