A Data-Driven Framework for Quantifying Demand Response Participation Benefit of Industrial Consumers
Notice bibliographique
Résumé
There is an increase in renewable energy sources connected to the electricity grid due to recent drives to achieve grid decarbonization milestones. However, such expansions cause grid balancing issues due to the renewable sources intermittency. Thus, grid operators introduced demand response <bold xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">(DR)</b> schemes to mitigate this problem by controlling consumer load demands in exchange for incentives. Industries have enormous electricity demand making them ideal candidates for such programs. Nonetheless, non-intrusive demand load flexibility assessment for an industry's potential in DR programs remains a challenge. In this paper, a data-driven framework for quantifying the DR potential of an industrial consumer is proposed. The framework uses smart electricity meter data to identify operational patterns to derive a flexibility boundary that quantifies the flexibility in the industrial consumer's system. The framework also evaluates the <bold xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">DR</b> participation scenario to quantify the net benefit of trading the identified flexibility. A Case-study has been carried out for two industrial consumers (i.e., an electronics factory and a poultry feed factory). Initial energy behavioral analysis indicates three different energy use patterns for the electronics factory and six energy use patterns for the poultry feed factory. Evaluating the operational flexibility boundary for the clusters, the framework found two feasible clusters with DR potentials for the electronics factory and three feasible clusters for the poultry feed factory. The cost-benefit analysis indicates a potential energy cost reduction in the region of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$5\%-8\%$</tex-math></inline-formula> for passive participation and as much as <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$12\%-24\%$</tex-math></inline-formula> for active participation. The framework could be adopted to evaluate wide scale industrial consumers' flexibility potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».