The role of user interaction and acceptance in a cloudbased demand response model

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1 The role of user interaction and acceptance in a cloudbased demand response model Judith Schwarzer Albert Kiefel Dominik Engel Josef Ressel Zentrum for User-Centric Smart Grid Privacy, Security and Control

2 Fragestellung Benutzerinteraktion DRM System Auswirkungen des Benutzerverhaltens auf die Effizienz eines DRM Systems Konkrete Umsetzung: cloud-basiertes DRM Modell Kundenakzeptanz 2

3 Cloud-basiertes DRM Modell nach [1] Grundprinzip: Datenzentrierte publish-subscribe Kommunikation Energieversorger mit Energiedefizit D DR Anfrage (D) DR Lösung Cloud price update function k Preisanreiz k Mögliche Lastreduzierung Kunde i (X i ( k )) Iterativer Prozess (k) Demand Response Lösung: Gesamtlastabwurf X* D zum kleinstmöglichen Preis * Kunden EMS bidding function X i ( k ) [1] Kim, H. et al.: Cloud-based demand response for smart grid: Architecture and distributed algorithms. In Proc. IEEE Int Smart Grid Communications (SmartGridComm) Conf, 2011; S

4 Realisierung der Bidding Funktion im Kunden EMS Spezifische Eingaben pro Kunde (i) Abschaltbare Verbraucher (a mit Verbrauch x i,a) Mögliche Abschaltzeitpunkte je Gerät (time slots) Minimalster akzeptierter Preisanreiz je Gerät ( i,a ) Beispiel: k = 0,2 /kw Zeit: 7 Uhr X i ( k ) = 6,4 kw 4

5 Benutzerumfrage (online) Auswahl aus 16 typischen Haushaltsgeräten Erlaubte Abschaltzeitpunkte wurden per Mausklick ausgewählt Rücklauf: 117 vollständige Fragebögen Abfrage von drei Szenarien: 1 Slot: 0-24h 2 Slots: 8-20, 20-8h 7 Slots: 0-6, h Abschaltwahrscheinlichkeit Wärmepumpe Abschaltwahrscheinlichkeiten für anschließende Simulation 5

6 Simulation: Annahmen Niederspannungsnetz mit max DRM-Kunden Simulationsparameter: Energiedefizit D = 1 10 MW, Schrittweite: 1 MW Max. möglicher Preisnareiz: λ 0 = 1 /kw Kunden- und gerätespezifischer Preisanreiz: λ i,a = /kw, random Abschaltwahrscheinlichkeiten der Geräte: lt. Umfrage Leistung der Geräte: entsprechend [2], random [2] appliances en.pdf 6

7 Incentive price [ /kw] Ergebnisse: Anzahl Benutzer Effizienz Gewünschter Lastabwurf (Defizit): 1MW 0,2 0,19 0,18 0,17 0,16 0,15 0,14 1 slot 2 slots 7 slots 0,13 0,12 0,11 0, Number of users 7

8 Incentive price [ /kw] Ergebnisse: zeitliche Flexibilität Effizienz 0,2 No. of users: ,19 0,18 0,17 0,16 0,15 0,14 1 slot 2 slots 7 slots 0,13 0,12 0,11 0, Load reduction [MW] 8

9 Zusammenfassung der Ergebnisse Simulation und ergänzende Online-Fragen Enorme Bedeutung der grundsätzlichen Akzeptanz der DRM-Lösung Deutliche Reduzierung der Kosten für den Energieversorger (Preisanreiz/kW) bei mehr teilnehmenden Kunden Weitreichende individuelle Konfigurationsmöglichkeiten führen NICHT zwingend zu einer verbesserten Benutzerakzeptanz und Effizienz des Systems Skala trifft vollkommen zu 7 trifft gar nicht zu Ergebnisse der Online-Umfrage 9

10 Ausblick Untersuchung weiterer DRM-Systeme Untersuchung weiterer Einflußfaktoren Beispiel: Datenkommunikation DRM System Benutzerinteraktion Datenkommunikation Extern: DRM Stromversorger Intern: DRM Aktoren, Sensoren Benutzer (intern und extern) Kundenakzeptanz 10