New approaches to indirect demand response management in smart grids
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2018COAR
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Resumen
La respuesta de la demanda ha surgido como una solución para dar forma a la curva de la demanda y
balancear la red eléctrica. Particularmente, la gestión de la respuesta de la demanda indirecta se refiere a
programas basados en la modificación de la carga y del comportamiento del consumidor a través de señales
de precios o pagos de incentivos. En esta tesis, modelos son propuestos para analizar e integrar sistemas de
respuesta de la demanda en redes eléctricas inteligentes. El trabajo es abordado en cuatro partes.
Primero, el comportamiento racional de un consumidor bajo incertidumbre es cuantificado en programa de
incentivos para horas picos. Segundo, un nuevo contrato de respuesta de la demanda entre un usuario y un
agregador es propuesto para enfrentar problemas en los programas tradicionales. Este contracto es basado
en la probabilidad de llamado, el cuál es el chance de un consumidor para ser seleccionado por un agregador,
para servir como un recurso de respuesta de la demanda durante cierto periodo. Luego, otro contracto para
vehículos eléctricos es presentado como una solución de respuesta de la demanda indirecta. Un modelo
basado en precios es propuesto para gestionar el proceso de carga. Finalmente, a nivel de mercado,
competencia entre generadores con presencia de respuesta de la demanda es propuesto. Una función inversa
de demanda suave es diseñada para modelar preferencias del consumidor para respuesta de la demanda
basada en incentivos.
Abstract
Demand response has emerged as a solution to shape the load curve and balance the grid. Particularly,
indirect demand response management refers to programs based on the load modification of consumer
behavior through price signals or incentive payments. In this dissertation, models are proposed to analyze and
integrate DR systems in smart grids. The work is addressed in four parts.
First, a rational behavior of a consumer under uncertainty is quantified in Peak Time Rebate programs.
Second, a novel demand response contract between a user and an aggregator is proposed to face gaming
concerns. This contract is based on the probability of call, which is the chance of a consumer to be selected by
the aggregator to serve as demand response resource at a given period. Next, another contract for electric
vehicles is presented as a solution in the indirect demand response management. A price-based model is
proposed to schedule the charging process. Finally, at the market level, a competition between generators with
the presence of demand response is proposed. A smooth inverse demand function is designed for modeling
the consumer preferences under incentive-based demand response program.
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