Power Scheduling Method for Demand Response based on Home Energy Management System using Stochastic Process

 

Authors

Moreno, Pablo; García, Marcelo

Format

Article

Status

publishedVersion

Description

The increase in energy consumption, especially in residential consumers, means that the electrical system should grow at pair, in infrastructure and installed capacity, the energy prices vary to meet these needs, so this paper uses the methodology of demand response using stochastic methods such as Markov, to optimize energy consumption of residential users. It is necessary to involve customers in the electrical system because in this way it can be verified the actual amount of electric charge that exists on the network at a given time, and this helps electrical systems to become more reliable and efficient, providing security when an energy supply is given. In addition, to optimize energy consumption lower CO2 emissions is achieved for the environment by relying less on plants using fossil fuels, which implies a reduction in global pollution, an issue that is very important today. Although there are models for energy optimization, the reality is that the consumption at home is much more complex because it has variables such as: geographical location, architecture, materials used for the design, arrangement of windows, number of occupants, weather, and season. Therefore, to apply the response to the demand in residential settings, it is important to take into account basic criteria, such as maintaining the comfort of the user and in this way a sustained participation of demand response, having individual participation, it would require a great investment in technology of control and communication.
El incremento del consumo de energía en los usuarios finales, en especial en los residenciales, implica que el sistema eléctrico crezca a la par, tanto en infraestructura como en potencia instalada, además los precios de la energía varían para poder satisfacer estas necesidades, por lo que el presente trabajo utiliza la metodología de respuesta a la demanda utilizando métodos estocásticos como Markov para poder optimizar el consumo de energía en los usuarios residenciales. Es necesaria la participación de los clientes en el sistema eléctrico, ya que de esta manera se logra verificar la cantidad de carga real que existe en la red en determinado tiempo, y esto ayuda a los sistemas eléctricos a ser más confiables y eficientes, dando garantías a la hora de dar un suministro energético. Además, al optimizar el consumo energético se logra una menor emisión de CO2 al medio ambiente al depender menos de centrales que utilizan combustibles fósiles, lo cual implica una reducción en la contaminación global, un tema que es de primordial importancia en la actualidad. Aunque existen modelados para la optimización energética, la realidad es que el consumo de una vivienda es mucho más complejo, ya que tiene variables como la ubicación geográfica, la arquitectura, los materiales usados para el diseño, la disposición de las ventanas, el número de ocupantes, el clima, la estación del año. Entonces, al aplicar la respuesta a la demanda en entornos residenciales, es importante tomar en cuenta criterios básicos, como por ejemplo mantener el confort del usuario final ya que de esta manera se logra una participación sostenida de la respuesta de la demanda, al tener participación individual, se requeriría una gran inversión en tecnología de control y comunicación.

Publication Year

2016

Language

spa

Topic

Demand response, Automation, Energy, Generation, Software, Service, Efficiency, Residential, Load, Customers.
Respuesta a la demanda, Automatización, Energía, Generación, Software, Servicio, Eficiencia, Residencial, Carga, Clientes

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