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Optimal Demand Response Strategy in Electricity Markets through Bi-level Stochastic Short-Term Scheduling

datacite.subject.fosEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informáticapt_PT
dc.contributor.advisorCatalão, João Paulo da Silva
dc.contributor.advisorGaspar, Pedro Miguel de Figueiredo Dinis Oliveira
dc.contributor.advisorShafie-khah, Miadreza
dc.contributor.authorTalari, Saber
dc.date.accessioned2019-05-20T14:52:29Z
dc.date.available2020-06-04T00:30:20Z
dc.date.issued2019-04
dc.description.abstractCurrent technology in the smart monitoring including Internet of Things (IoT) enables the electricity network at both transmission and distribution levels to apply demand response (DR) programs in order to ensure the secure and economic operation of power systems. Liberalization and restructuring in the power systems industry also empowers demand-side management in an optimum way. The impacts of DR scheduling on the electricity market can be revealed through the concept of DR aggregators (DRAs), being the interface between supply side and demand side. Various markets such as day-ahead and real-time markets are studied for supply-side management and demand-side management from the Independent System Operator (ISO) viewpoint or Distribution System Operator (DSO) viewpoint. To achieve the research goals, single or bi-level optimization models can be developed. The behavior of weather-dependent renewable energy sources, such as wind and photovoltaic power generation as uncertainty sources, is modeled by the Monte-Carlo Simulation method to cope with their negative impact on the scheduling process. Moreover, two-stage stochastic programming is applied in order to minimize the operation cost. The results of this study demonstrate the importance of considering all effective players in the market, such as DRAs and customers, on the operation cost. Moreover, modeling the uncertainty helps network operators to reduce the expenses, enabling a resilient and reliable network.pt_PT
dc.description.abstractA tecnologia atual na monitorização inteligente, incluindo a Internet of Things (IoT), permite que a rede elétrica ao nível da transporte e distribuição faça uso de programas de demand response (DR) para garantir a operação segura e económica dos sistemas de energia. A liberalização e a reestruturação da indústria dos sistemas de energia elétrica também promovem a gestão do lado da procura de forma otimizada. Os impactes da implementação de DR no mercado elétrico podem ser expressos pelo conceito de agregadores de DR (DRAs), sendo a interface entre o lado da oferta e o lado da procura de energia elétrica. Vários mercados, como os mercados diário e em tempo real, são estudados visando a gestão otimizada do ponto de vista do Independent System Operator (ISO) ou do Distribution System Operator (DSO). Para atingir os objetivos propostos, modelos de otimização em um ou dois níveis podem ser desenvolvidos. O comportamento das fontes de energia renováveis dependentes do clima, como a produção de energia eólica e fotovoltaica que acarretam incerteza, é modelado pelo método de simulação de Monte Carlo. Ainda, two-stage stochastic programming é aplicada para minimizar o custo de operação. Os resultados deste estudo demonstram a importância de considerar todos os participantes efetivos no mercado, como DRAs e clientes finais, no custo de operação. Ainda, considerando a incerteza no modelo beneficia os operadores da rede na redução de custos, capacitando a resiliência e fiabilidade da rede.pt_PT
dc.description.sponsorshipThis work was supported by FEDER funds through COMPETE 2020 and by Portuguese funds through FCT, under Projects SAICT-PAC/0004/2015 - POCI-01-0145-FEDER-016434 (ESGRIDS) and 02/SAICT/2017 - POCI-01-0145-FEDER-029803 (UNiTED). Moreover, Saber Talari gratefully acknowledges Fraunhofer-IEE for the support as visiting scholar.
dc.identifier.tid101560796
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.6/7087
dc.language.isoengpt_PT
dc.relationEnhancing Smart GRIDs for Sustainability
dc.subjectRedes de distribuição de energia - Optimização - Modelos matemáticospt_PT
dc.subjectRedes de distribuição de energia - Fontes de energia renováveis - Optimizaçãopt_PT
dc.subjectRedes de distribuição de energia - Optimização - Programas pergunta-respostapt_PT
dc.subjectProdução de energia - Optimização - Fontes de energia renováveispt_PT
dc.titleOptimal Demand Response Strategy in Electricity Markets through Bi-level Stochastic Short-Term Schedulingpt_PT
dc.typedoctoral thesis
dspace.entity.typePublication
oaire.awardTitleEnhancing Smart GRIDs for Sustainability
oaire.awardURIinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/9471 - RIDTI/SAICTPAC%2F0004%2F2015/PT
oaire.fundingStream9471 - RIDTI
person.familyNameTalari
person.givenNameSaber
person.identifier.orcid0000-0003-1368-781X
person.identifier.scopus-author-id56102249700
project.funder.identifierhttp://doi.org/10.13039/501100001871
project.funder.nameFundação para a Ciência e a Tecnologia
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typedoctoralThesispt_PT
relation.isAuthorOfPublication5dffc41e-6788-4543-abbb-0def4ac226dc
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery5dffc41e-6788-4543-abbb-0def4ac226dc
relation.isProjectOfPublication90cf6d57-efb5-497f-9d9f-c62b5cd73434
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thesis.degree.nameDoutoramento em Engenharia Electrotécnica e de Computadorespt_PT

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