[論文レビュー] Appliance-level Flexible Scheduling for Socio-technical Smart Grid Optimisation

Farzam Fanitabasi, Evangelos Pournaras|arXiv (Cornell University)|Jul 8, 2019

Smart Grid Energy Management参考文献 64被引用数 1

ひとこと要約

本稿は、消費者の自己決定による柔軟性と快適性の好みを活用して、住宅用需給予測を最適化する分散型でアプライアンスレベルの柔軟スケジューリングフレームワークを提案する。家庭間でのアプライアンススケジューリングを調整することにより、特にオーブンなどの高柔軟性アプライアンスの協調スケジューリングを通じて、負荷のばらつきが顕著に低減され、特に消費者の柔軟性と参加度が高い状況では、非協調的で効率性中心の手法を上回るピークカット効果を示す。

ABSTRACT

Participation in residential energy demand response programs requires an active role by the consumers. They contribute flexibility in how they use their appliances as the means to adjust energy consumption, and reduce demand peaks, possibly at the expense of their own comfort (e.g., thermal). Understanding the collective potential of appliance-level flexibility for reducing demand peaks is challenging and complex. For instance, physical characteristics of appliances, usage preferences, and comfort requirements all influence consumer flexibility, adoption, and effectiveness of demand response programs. To capture and study such socio-technical factors and trade-offs, this paper contributes a novel appliance-level flexible scheduling framework based on consumers' self-determined flexibility and comfort requirements. By utilizing this framework, this paper studies (i) consumers usage preferences across various appliances, as well as their voluntary contribution of flexibility and willingness to sacrifice comfort for improving grid stability, (ii) impact of individual appliances on the collective goal of reducing demand peaks, and (iii) the effect of variable levels of flexibility, cooperation, and participation on the outcome of coordinated appliance scheduling. Experimental evaluation using a novel dataset collected via a smartphone app shows that higher consumer flexibility can significantly reduce demand peaks, with the oven having the highest system-wide potential for this. Overall, the cooperative approach allows for higher peak-shaving compared to non-cooperative schemes that focus entirely on the efficiency of individual appliances. The findings of this study can be used to design more cost-effective and granular (appliance-level) demand response programs in participatory and decentralized Smart Grids.

研究の動機と目的

• アプライアンスの種別、使用時刻、個々の好みといった社会的・技術的要因が、需給予測における消費者の柔軟性にどのように影響するかを理解すること。
• 個々のアプライアンスが住宅用スマートグリッドにおける集団的ピーク低減に与える影響を調査すること。
• 消費者の柔軟性、協調性、参加度の変動する水準が、統合されたアプライアンススケジューリングの結果に与える影響を評価すること。
• 個々の快適性とグリッドの安定性の両立を図る、分散型で消費者中心のフレームワークを設計すること。

提案手法

• フレームワークは、スマートフォンアプリを通じて収集された実際のユーザーのデータに基づき、消費者の柔軟性を自己決定による使用時間帯のウィンドウとしてモデル化する。
• 需要のばらつき（ピークカット）を最小限に抑えつつ、好ましい使用時刻を通じて個々の快適性を最大化する二目的最適化問題を定式化する。
• 参加度と柔軟性の異なる水準をシミュレートするために、プランサンプリング手法（Top Poisson、Bottom Ranked、Uniform、その他の手法）を用いる。
• 複数のシナリオにおいて、非協調的（効率性中心）および協調的（柔軟性中心）なスケジューリング戦略を評価する。
• 推奨されるエネルギープランの質を定量化し、参加度の低下に対するレジリエンスを評価するために、エントロピーと多様性指標を用いる。
• 本フレームワークは、実際の住宅ユーザーの新しいスマートフォンアプリデータセットを用いて評価され、異なる導入率と柔軟性水準を想定してシミュレーションされる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アプライアンスの種別、使用時刻、個々の好みは、需給予測プログラムにおける消費者の柔軟性にどのように影響するか？
• RQ2 特に高消費電力または高柔軟性のデバイスである個々のアプライアンスが、システム全体のピーク低減に与える相対的影響は何か？
• RQ3 消費者の協調度と自発的な柔軟性貢献度の水準が、統合されたアプライアンススケジューリングの効果に与える影響は？
• RQ4 柔軟な協調スケジューリングは、効率性中心のスケジューリングに比べて、需要ピークの低減においてどの程度優れているか？
• RQ5 参加度の低下に対して、異なるプランサンプリング手法のレジリエンスはどの程度か？

主な発見

• オーブンは、システム全体のピークカット潜在能力が最も高く、高い相対的柔軟性と高いエネルギー消費量は、需要ピークの低減に顕著な影響を示す。
• 協調的スケジューリングは、上界（最も柔軟性の低い状況）と比較して、平均で29.8％の需要ばらつき低減を達成し、非協調的で効率性中心の手法を著しく上回る。
• 高柔軟性シナリオでは最適化された柔軟スケジューリングが需要ばらつきを29.8％低減するが、低柔軟性シナリオでは効率性中心のアプローチがより優れた性能を示すため、効果は状況に依存する。
• Bottom Ranked サンプリング手法は、参加度の低下に対して最もレジリエントであり、40％の消費者が推奨プランを採用しない状況でも、需要ばらつきを16.98％低減し続ける。
• Top Poisson は最も感受性が高く、参加度が30％低下した場合に需要ばらつきが61.83％増加するため、効率性駆動のサンプリング手法の脆弱性が浮き彫りになる。
• 協調する消費者は、エントロピーと多様性がより高いプランを生成し、より効果的な負荷分散とピーク低減を実現する。