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.

Análise de sensibilidade na simulação dinâmica de um grande edifício escolar existente

Dado o panorama de conservação de energia a nível nacional e mundial, torna-se hoje em dia muito importante, que seja possível controlar e estimar o consumo energético nos edifícios. Assim, atendendo à actual problemática energética e ao crescente consumo energético nos edifícios, é importante parametrizar, avaliar e comparar este consumo. Neste sentido, nas últimas décadas, têm sido efectuados desenvolvimentos técnicos, quer ao nível do equipamento de campo para efectuar monitorização e medição, quer ao nível da simulação dinâmica de edifícios. Com esta dissertação de mestrado, pretendeu-se efectuar a simulação dinâmica de um edifício escolar existente a funcionar em pleno, e efectuar uma análise de sensibilidade relativamente ao grau de variação dos resultados obtidos através da aplicação de dois programas de cálculo térmico e energético. Foram utilizados, o programa VE-Pro da IES (Integrated Environmental Solutions) e o programa Trace 700 da TRANE. Ambos os programas foram parametrizados com os mesmos dados de entrada, tendo em atenção as opções de simulação disponibilizadas por ambos. Posteriormente, utilizaram-se os dados retirados da simulação para calcular a classificação energética no âmbito do sistema de certificação energética (SCE), através de uma folha de cálculo desenvolvida para o efeito. Foram ainda consideradas várias soluções de eficiência energética para o edifício, com vista a poupanças reais de energia, tendo sempre atenção ao conforto térmico dos ocupantes. Dessas medidas fazem parte, medidas relacionadas com a iluminação, como a substituição da iluminação existente por luminárias do tipo LED (Light Emitting Diode), soluções de energias renováveis, como a instalação de colectores solares para aquecimento das águas quentes sanitárias, e painéis fotovoltaicos para produção de energia, bem como medidas ligadas aos equipamentos de climatização. Posteriormente, recalculou-se a classificação energética afectada das melhorias. Os resultados obtidos nas duas simulações foram analisados sob o ponto de vista do aquecimento, arrefecimento, ventilação, iluminação e equipamentos eléctricos. A comparação das duas simulações para cada parâmetro acima referido, apresentaram variações inferiores a 5%. O desvio maior verificou-se na ventilação, com o valor de aproximadamente 4,9%. Transpondo estes resultados para o cálculo do IEE (Índice de Eficiência Energética), verificou-se um desvio inferior a 2%.

An integrated approach for distributed energy resource short term scheduling in smart grids considering realistic power system simulation

The large increase of distributed energy resources, including distributed generation, storage systems and demand response, especially in distribution networks, makes the management of the available resources a more complex and crucial process. With wind based generation gaining relevance, in terms of the generation mix, the fact that wind forecasting accuracy rapidly drops with the increase of the forecast anticipation time requires to undertake short-term and very short-term re-scheduling so the final implemented solution enables the lowest possible operation costs. This paper proposes a methodology for energy resource scheduling in smart grids, considering day ahead, hour ahead and five minutes ahead scheduling. The short-term scheduling, undertaken five minutes ahead, takes advantage of the high accuracy of the very-short term wind forecasting providing the user with more efficient scheduling solutions. The proposed method uses a Genetic Algorithm based approach for optimization that is able to cope with the hard execution time constraint of short-term scheduling. Realistic power system simulation, based on PSCAD , is used to validate the obtained solutions. The paper includes a case study with a 33 bus distribution network with high penetration of distributed energy resources implemented in PSCAD .

Distribution system operation supported by contextual energy resource management based on intelligent SCADA

Future distribution systems will have to deal with an intensive penetration of distributed energy resources ensuring reliable and secure operation according to the smart grid paradigm. SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) is an essential infrastructure for this evolution. This paper proposes a new conceptual design of an intelligent SCADA with a decentralized, flexible, and intelligent approach, adaptive to the context (context awareness). This SCADA model is used to support the energy resource management undertaken by a distribution network operator (DNO). Resource management considers all the involved costs, power flows, and electricity prices, allowing the use of network reconfiguration and load curtailment. Locational Marginal Prices (LMP) are evaluated and used in specific situations to apply Demand Response (DR) programs on a global or a local basis. The paper includes a case study using a 114 bus distribution network and load demand based on real data.

Support System for Rational Use of Electric Energy

This paper presents the system developed to promote the rational use of electric energy among consumers and, thus, increase the energy efficiency. The goal is to provide energy consumers with an application that displays the energy consumption/production profiles, sets up consuming ceilings, defines automatic alerts and alarms, compares anonymously consumers with identical energy usage profiles by region and predicts, in the case of non-residential installations, the expected consumption/production values. The resulting distributed system is organized in two main blocks: front-end and back-end. The front-end includes user interface applications for Android mobile devices and Web browsers. The back-end provides data storage and processing functionalities and is installed in a cloud computing platform - the Google App Engine - which provides a standard Web service interface. This option ensures interoperability, scalability and robustness to the system.