Den europeiska energisektorn genomgĂ„r numera en viktig övergĂ„ng frĂ„n en centraliserad elkraftförsörjning till distribuerad elproduktion frĂ„n förnybara kĂ€llor. Dessutom leder utfasningen av fossila brĂ€nslen till en ökning av antalet elfordon (hĂ€r EV). Höga penetrationsnivĂ„er för bĂ„de EV och förnybara energin pĂ„ distributionsnivĂ„n kan orsaka ytterligare belastning pĂ„ elnĂ€tet, vilket kan leda till avbrott i strömförsörjningen och försĂ€mring av strömkvaliteten. I detta examensarbete undersöktes möjligheterna att lösa detta problem i Tyskland. Den föreslagna lösningen Ă€r ett förvaltningssystem för EV-laddning och lokal förnybar elproduktion/-koppling i realtid. Tre anvĂ€ndningsfall utvecklades för att analysera denna lösning. Det första anvĂ€ndningsfallet âhyresgĂ€sternas elâ Ă€r baserat pĂ„ den nya tyska förordningen som infördes 2017 och frĂ€mjar att anvĂ€nda solenergi âbakomâ elmĂ€taren i flerbostadshyrehus. I detta fall, genom att erbjuda en EV-laddningstjĂ€nst, kan hyresvĂ€rden uppnĂ„ en högre konsumtionsnivĂ„ under solskenstimmarna nĂ€r hyresgĂ€sterna Ă€r pĂ„ jobbet, och dĂ€rmed fĂ„ en bĂ€ttre ersĂ€ttning. Betalningsperioden för en 11 kW laddsstation, som skulle anvĂ€ndas tillsammans med en PV av 26 kWp, berĂ€knades vara cirka 5 Ă„r om laddstationen Ă€r upptagen 30-40 % av den möjliga dagsljustiden. Om laddstationenen har installerats pĂ„ grund av andra Ă€ndamĂ„l kan âhyresgĂ€sternas elâ-modellen bli en extra inkomstkĂ€lla. De andra tvĂ„ anvĂ€ndningsfallen beror pĂ„ möiligheten att införa en âminskad elnĂ€tavgiftâ. HĂ€r mĂ„ste man nĂ€mna att insatser att föra EV-laddningen pĂ„ tid och plats för förnybar elproduktion mĂ„ste motiveras. Numera Ă€r elpriset fast i Tyskland för smĂ„förbrukare som betyder att det inte finns nĂ„gon orsak för en beteendeförĂ€ndring av EV-förare. En minskad elnĂ€tsavgift kunde bli en Ă„tgĂ€rd för att frĂ€mja âEV-laddning + lokal förnybar elproduktionâ-kopplingen; den kan beviljas av en distributionssystemoperatör (DSO) ifall denna EV-laddning skulle hjĂ€lpa att undvika stockningar och avkortning i elnĂ€tet. Det andra anvĂ€ndningsfallet innebĂ€r att införa en sĂ„dan minskad elnĂ€tavgift för EV-laddning med lokal sol- (PV) eller vindel, som inför dynamisk prissĂ€ttning. I det hĂ€r fallet ska lokala elproducenter behöva sĂ€jla el till lokala laddstationer pĂ„ ett peer-to-peer (P2P) sĂ€tt. Enligt gĂ€llande regelverk Ă€r ren P2P-handel inte möjlig; den skulle behöva inrĂ€ttning av lokala energimarknader och ytterligare balansering. Vad man kan göra kallas direktmarknadsföring, vilket Ă€r en elmarknadsmodell som utförs av en aggregator. AnvĂ€ndningen av blockchain som ett verktyg skulle bli vĂ€lgörande för bĂ„da fallen eftersom det skulle tilllĂ„ta realtids - frĂ€mja âEV-laddning + lokal förnybar elproduktionâ-kopplingen med dynamisk prissĂ€ttning. Ifall man gör P2P-handel möjligt, skulle blockchain ocksĂ„ bli anvĂ€ndbar för betalningar, medan införandet av blockchainbaserade betalningar konstaterades att inte vara genomförbart under den direktmarknadsföringsmodell som existerar idag. Det tredje anvĂ€ndningsfallet innebĂ€r âsjĂ€lvkonsumptionâ/âframmeâ-elmĂ€taren, nĂ€r PV / (vindkraftverk)-Ă€garen och EV-Ă€geren Ă€r samma person; sĂ„ nĂ€r hen laddar sin bil samtidigt med elploduktionen, skulle hen inte behöva betala för kilowattimmar och, beroende pĂ„ distansen mellan de tvĂ„ elanslutningspunkterna, skulle hen dĂ€rmed kunna fĂ„ rabatt pĂ„ elnĂ€tavgiften. För det hĂ€r fallet konstaterades det att enligt den nuvarande direktmarknadsföringsmodellen, dĂ€r aggregatorn och laddstationsleverantören tillhör samma företag, skulle ett sĂ„dant anvĂ€ndningsfall tveklöst kunna genomföras pĂ„ grund av gemensam bokföring. Ett sĂ„dant fall kan bli ett attraktivt erbjudande, sĂ€rskilt för PV-Ă€gare som inte fĂ„r inmatningsavgiften. P2P-handelns slutsatser liknar det tidigare anvĂ€ndningsfallet. För det andra och tredje anvĂ€ndningsfĂ€llet upptĂ€cktes det att i den situationen dĂ„ P2P-handel Ă€r möjlig, skulle EV-laddningen inte uppfylla "försĂ€ljningsbehovet" för producenter eftersom den inte Ă€r fullt förutsĂ€gbar. DĂ€rför mĂ„ste urvalet av P2P-köpare utvidgas till stationĂ€ra konsumenter; d.v.s. att bredda det föreslagna systemets funktionaliteter frĂ„n bara EV-laddning till fullstĂ€ndig P2P-handel. Eftersom EV-laddningen skulle behöva göras i realtid, vara flexibel för laddningsförhĂ„llanden, uppfylls behov av flera andelsĂ€gare och att vara manipulationssĂ€kert, föreslĂ„s distribuerad ledgerteknik (DLT) som implementeringsverktyg. Av tvĂ„ olika DLT, Ethereum och IOTA, drogs slutsatsen att teknikurvalet för att implementera det föreslagna systemet beror pĂ„ implementeringstiden. FrĂ„n och med idag ligger Ethereum i ett högre stadium i utvecklingen , vilket prioriterar Ethereum för omedelbar implementering. Samtidigt Ă€r IOTA en mycket lovande teknik i ett lĂ€gre löptidstillstĂ„nd. NĂ€r de löser ett antal kontroversiella problem blir IOTA ett vĂ€rdefullt verktyg.
Vasiljevska Julija, Jochem Douw, Anna Mengolini, Igor NikoliÄ
EU Regulation / /EC concerning common rules for internal market in electricity calls upon % of EU electricity consumers to be equipped with smart metering systems by , provided that a positive economic assessment of all long-term costs and benefits to the market and the individual consumer is guaranteed. Understanding the impact that smart metering systems may have on the electricity stakeholders (consumers, distribution system operators, energy suppliers and the society at large) is important for faster and e ective deployment of such systems and of the innovative services they o er. For this purpose, in this paper an agentbased model is developed, where the electricity consumer behaviour due to di erent smart metering policies is simulated. Consumers are modelled as household agents having dynamic preferences on types of electricity contracts o ered by the supplier. Development of preferences depends on personal values, memory and attitudes, as well as the degree of interaction in a social network structure. We are interested in exploring possible di usion rates of smart metering enabled services under di erent policy interventions and the impact of this technological di usion on individual and societal performance indicators. In four simulation experiments and three intervention policies we observe the di usion of energy services and individual and societal performance indicators (electricity savings, CO 2 emissions savings, social welfare, consumers' comfort change), as well as consumers' satisfaction. From these results and based on expert validation, we conclude that providing the consumer with more options does not necessarily lead to higher consumer's satisfaction, or better societal performance. A good policy should be centred on e ective ways to tackle consumers concerns.
In the smart grid, large consumers can procure electricity energy from various power sources to meet their load demands. To maximize its profit, each large consumer needs to decide their energy procurement strategy under risks such as price fluctuations from the spot market and power quality issues. In this paper, an electric energy procurement decision-making model is studied for large consumers who can obtain their electric energy from the spot market, generation companies under bilateral contracts, the options market and self-production facilities in the smart grid. Considering the effect of unqualified electric energy, the profit model of large consumers is formulated. In order to measure the risks from the price fluctuations and power quality, the expected utility and entropy is employed. Consequently, the expected utility and entropy decision-making model is presented, which helps large consumers to minimize their expected profit of electricity procurement while properly limiting the volatility of this cost. Finally, a case study verifies the feasibility and effectiveness of the proposed model.
Smart grids enable a two-way energy demand response capability through which a utility company offers its industrial customers various call options for energy load curtailment. If a customer has the capability to accurately determine whether to accept an offer or not, then in the case of accepting an offer, the customer can earn both an option premium to participate, and a strike price for load curtailments if requested. However, today most manufacturing companies lack the capability to make the correct contract decisions for given offers. This paper proposes a novel decision model based on activity-based costing (ABC) and stochastic programming, developed to accurately evaluate the impact of load curtailments and determine as to whether or not to accept an energy load curtailment offer. The proposed model specifically targets state-transition flexible and Quality-of-Service (QoS) flexible energy use activities to reduce the peak energy demand rate. An illustrative example with the proposed decision model under a call-option based energy demand response scenario is presented. As shown from the example results, the proposed decision model can be used with emerging smart grid opportunities to provide a competitive advantage to the manufacturing industry.