Mission statement

• Purpose: Get done with the thesis, do it with class.
• How: Learning the most possible information about the smallest possible topic
• What: An article combined using only annotated sources collected beforehand

Story

Cover photo by Casey Horner from Unsplash

Real-life actors

Kto jest zainteresowany usługami typu DSR w przemyśle?

• PSE: zob.
• VPPlant : zob.
• Jacek Wojs: zob.
• EnerNOC Polska: zob.
• Enspirion,

Facts

Artykuł podany przez opiekuna identyfikował problem nie w tym, że narzędzia predykcji są za słabe, ale że konkretny członek VPP może nie mieć interesu, żeby prawdziwe predykcje zgłaszać. Potrzebne jest narzędzie, które pozwala "to track and verify the individual actions, reports, and resulting rewards of each VPP member. " ^[1]

Sugeruje się, że członkowie VPP na podstawie analizy byliby oceniani w kontekście "prawdomówności" budując swoją reputację, podobnie jak uczestnicy aukcji on-line. Na tej podstawie są dopuszczani do udziału w zyskach wypracowanych przez VPP.

Mechanizmy do zastosowania mogłyby obejmować te stosowane w wirtualnych platformach transakcyjnych takich, jak eBay czy Amazon ^[1:1].

Uncategorized properly

Repository

Project repository is here: https://gitlab.com/kocielnik/adsr.

2011

Do przeczytania jest artykuł ^[2].

Możemy zapytać, jakie artykuły spośród najnowszych cytuje ten - a wygląda ona ważny krok w kierunku rozwiązania problemu inżynieryjnego tej gałęzi nauki.

Ideas

Jedną z możliwych dróg rozwiązania problemu okresowych niespodziewanych przerw w sprawach energii jest rozesłanie w sytuacji kryzysowej wiadomości SMS z informacją o niedobrze, który wystąpił, możliwych konsekwencjach utrzymania się tego stanu w postaci wyłączenia części sieci, wraz z prośbą o dołączenie do działań prewencyjnych przez odłączenie od prądu niekrytycznych urządzeń. Ponieważ metodą tą rozsyłane są już informacje dotyczące alertów pogodowych, ludzie zaczęli już się do niej przyzwyczajać. metoda została zaproponowana przez lekarza i ratownika medycznego ^[3]. Jeżeli mawet 1 na 20 osób zareaguje, będzie to konkretny udział odbiorców w zredukowaniu chwilowego zapotrzebowania na energię. Skuteczność tej drogi rozwiązania jest trudna do zweryfikowania w praktyce, dlatego przyjrzymy się teraz rozwiązaniem opartym o założenia pracy.

Zakładając, że podział zysków wirtualnego dostawcy energii pomiędzy uczestników redukcji zapotrzebowania jest rozwiązaniem problemu w danym środowisku, przyjrzymy się dyskusjom dotyczącym tego typu rozwiązań.

Pracą cytowaną przez oryginalny artykuł jako przykład systemu realizującego podane założenia jest ^[2:1]. Przedstawia ona implementację systemu utrzymującego homeostazę w zadanym zamkniętym układzie elektroenergetycznym.

Artykuł macierzysty pochodzi z roku 2012. W tym samym roku jeden z autorów oryginalnego artykułu opublikował artykuł ^[4].

sposób rozliczenia

Pierwszym pytaniem, na które potrzebujemy sobie odpowiedzieć, jest to, co chcemy liczyć celem rozliczenia uczestników VPP z ich wkładu w zysk wypracowany w wirtualnej elektrowni.

W pracy "Cooperative Virtual Power Plant Formation Using Scoring Rules" wskazano, że typowe jest wynagradzanie udziałowców cVPP (cooperative VPP) stawkami "feed-in" znacząco wyższymi od rynkowych, co dlugofalowo jest nie do utrzymania.

O wartości dostarczalnej oczekiwanej od VPP piszą:

Unfortunately, single point estimates do not provide any indication of how uncertain these estimates may be and taking them at face value runs the risk that predictions can be widely off. An alternative that is more useful to the Grid is that production estimates are provided in the form of probability distributions, specifying the condence individual entities place in their estimates. This additional information enables the Grid to optimise the scheduling of all available generators; since it would now be aware of the probability of renewables not meeting the targets, necessitating the dispatch of conventional generators. Depending on the condence placed on the estimates, the Grid is able to choose the appropriate number of conventional generators needed on standby. Naturally, the more accurate the provided estimates, and the higher the condence placed in those estimates, the better for the Grid scheduling activities. In contrast, if information is provided only in the form of single point estimates, and these estimates prove to be erroneous, the Grid would be forced to either dispatch conventional generators at short notice, or purchase the required energy in the balancing market at the last minute—both of which come at a high cost (Kirschen and Strbac 2004).

Ważne przy planowaniu dostaw do sieci elektroenergetycznej jest nie tylko wyznaczenie wymiaru planowanej dostawy, ale też podanie uzytecznej ufności w te prognozę. Jeżeli okaże się ona bowiem błędna, straty mogą być znaczne:

Scoring rules with specic properties, have long been used to design payment mechanisms that incentivise agents to report private probabilistic predictions truthfully and to the best of their forecasting abilities (Savage 1971; Gneiting and Raftery 2007; Papakonstantinou et al. 2011). More specically, scoring rules that are strictly proper can be employed by a mechanism designer to ascertain that agents accurately declare their privately calculated distributions, re-ecting their condence in their own forecast. Without such a mechanism in place, agents may either lie about their estimates to secure higher returns or not bother to provide the most accurate estimates. To counter such trends, strictly proper scoring rules are used here to guarantee the incentive compatibility of their estimates. This means that, for agents participating in such a mechanism, the best strategy is to declare truthfully the distributions reecting the uncertainty in their predictions. Any other strategy only results in lower returns. Additionally, it incentivises them to provide as accurate estimates as possible.

Na mechanizm oceniania do zastosowania wybrane zostało zatem ocenianie typu "strictly proper scoring" - promujące jedynie najlepiej sprzedającą się prognozy, w odróżnieniu od celowo lub niecelowo przeszacowanych albo niedoszacowanych.

W 2016 w artykule "DemandResponse:GettingthePricesRight" William Hogan podaje jednak, że standardowe ceny (LMP) zastosowane do negawatów nie są rozwiązaniem, a to z poniższego powodu:

This should not be about minimizing the short-term energy price paid by loads. It should be about the efficiency of prices in reflecting costs, which is not the same as minimizing price to loads.

Rozumiemy jednak, że cenione są nie tylko predykcje, lecz także ich przewidywana poprawność. Pomijając zatem kwestie wyznaczania samego mechanizmu określania wynagrodzeń, skupmy się na metodzie pozwalającej łatwo określać swoje możliwości dostawcze w kontekście negawatów zarówno od strony ich wymiaru, jak i ufności w te produkcje.

Mechanizm wynagradzania można w ten sposób pozostawić do późniejszego określenia - czy to w formie cen rynkowych, czy zachętowych, czy też jeszcze inaczej skonstruowanych.

Zakładając, że mechanizm mierzący precyzję zgłoszonych przewidywał jest rozwiązaniem podanego problemu, nie znajdujemy w artykule ^[2:2] istotnych informacji. Artykuł ^[4:1] natomiast proponuje bardziej techniczne podejście do tematu.

The desired output of the thesis will be 4 clusters of customers, classified with respect to their reliability. The clustering wil be executed on a classic computer.

Possible development of the thesis may go in the direction of executing the clustering on a quantum computer and then - on a real quantum computer to research the frontiers of possibility that will in several years be available to energy providers. This research will also mean another person from the faculty will gain insight into quantum computing principles. Should category theory prove applicable, it should be tried as well.

Jaka jest idea działania DSR w Polsce możemy przeczytać w CBE Polska:

W Polsce usługi typu DSR są jak na razie dostępne głównie dla większych odbiorców energii oraz agregatorów w ramach ich współpracy i przetargów realizowanych z Polskimi Sieciami Elektroenergetycznymi S.A. Jak pokazują jednak doświadczenia z innych rynków, już wkrótce usługi tego typu będą mogły być świadczone również przez inne podmioty.

„Zapraszamy wszystkich chętnych do przystąpienia do DSR poprzez agregatora – przyjmiemy każdą ilość megawatów."

• Piotr Chylmański, Enspirion Sp. z o.o.

Powody wprowadzenia usługi DSR opisuje serwis enernoc:

Polska stoi w obliczu poważnego problemu braku mocy, gdyż szczytowe zapotrzebowanie na moc w krajowej sieci elektroenergetycznej rośnie szybciej od zdolności jej wytworzenia. Zapotrzebowanie szczytowe w okresie letnim w każdym roku osiąga rekordowe poziomy, tylko od 2013 roku zapotrzebowanie wzrosło o prawie 2000 MW i przekroczyło już o 1000 MW poziom z roku 2015, kiedy kryzys energetyczny w okresie letnim spowodował wprowadzenie ograniczeń zużycia energii elektrycznej przez przedsiębiorstwa i ograniczona została produkcja przemysłowa.

Aby rozwiązać ten problem, Polska musi zaspokoić rosnące zapotrzebowanie na energię - zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo dostaw – poprzez dodatkowe źródła energii i mocy. Odpowiedź strony popytowej (z ang. Demand Side Response - DSR) jest innowacyjnym, efektywnym kosztowo i sprawdzonym sposobem zaspokojenia tej kluczowej potrzeby.

Duzi odbiorcy końcowi mogą być otrzymywać wynagrodzenie od EnerNOC za elastyczność, jaką mogą zaoferować w zużyciu energii elektrycznej.

Czym jest Demand Side Response (DSR)? - wyjaśnia znów serwis enernoc.com:

Potrzeba zaspokojenia zapotrzebowania szczytowego tradycyjnie była realizowana poprzez budowę kosztownych i rzadko używanych elektrowni. Odpowiedź po stronie popytu jest podobna do "wirtualnej elektrowni", gdzie duzi konsumenci energii zgadzają się na dostosowanie ich zużycia energii do potrzeb w krajowej sieci elektroenergetycznej. Uczestnicy programów DSR otrzymują płatności za swój udział, a także pośrednie korzyści, takie jak niższe koszty energii i emisje dwutlenku węgla, większa przewaga konkurencyjna oraz poprawa ciągłości funkcjonowania.

O użyteczności źródeł szczytowych w postaci wirtualnych elektrowni pisze Tadeusz Niewolik ^[5]:

Energetyka w Polsce jeszcze długo będzie bazowała na dużych elektrowniach cieplnych opalanych węglem. To podstawowe źródło energii jednak się kiedyś wyczerpie. Energia jądrowa, po katastrofie elektrowni w Fukushimie w 2011 roku, przestała być główną alternatywą dla węgla. Bardzo wysokie koszty inwestycyjne, bezpieczeństwa i zagospodarowania odpadów powodują, że ten rodzaj energii przestaje być ekonomicznie uzasadniony. W przypadku Polski, rozwój energetyki jądrowej uzależniał by nas w przyszłości od importu surowca, a więc obniżał by nasze bezpieczeństwo energetyczne. Tendencje światowe i europejskie idą w kierunku wykorzystywania odnawialnych źródeł energii, a szczególnie energii słońca, której czterodniowa emisja pokrywa całoroczne zapotrzebowanie energii na całym świecie. Jest ona w Polsce dostępna wszędzie, a więc nie trzeba jej przesyłać, transportować surowca i zagospodarowywać odpadów.

Historia pokazuje, że istnienie rozwiązań tego typu jest bardzo potrzebne, a to według wskazań z artykułu Leonardo Energy ^[6]:

W pracy polskiego systemu elektroenergetycznego w dwudziestym pierwszym wieku odnotowano dwie sytuacje awaryjne wymagające od operatora systemu przesyłowago zastosowania wyłączeń odbiorców dla ratowania stabilnej pracy systemu:

• awaria w lecie roku 2006 polegająca na załamaniu się poziomu napięcia w systemie przy czym braki po stronie generacji mocy czynnej oceniano na 1000 MW,
• awaria roku 2016 polegająca na braku wystarczalności generacji w sezonie letnim, która wymagała ograniczenia dopuszczalnego poboru mocy przez odbiorców w wyniku wprowadzenia stopni zasilania.

W celu zapobieżenia w przyszłości takim wypadkom, proponowane są rozwiązania typu DSR - według opisu Jerzego Andruszkiewicza ^[7]:

Także w Polsce poziom bezpieczeństwa dostaw energii elektrycznej jest oceniany jako względnie niski, co wynika z następujących przyczyn:

• starzejąca się infrastruktura wytwórcza i
  sieciowa,
• ograniczone plany rozwojowe dot. budowy nowych mocy wytwórczych.

Jerzy Andruszkiewicz rozwija swoje myśli w późniejszym artykule z 2016 roku ^[8]:

During the summer of 2015 the transmission system operator in Poland was forced to introduce limitations on electricity consumption to important industrial and commercial customers. In absence of sufficient generation reserve in power system this paper undertakes an analysis of the implementation of demand response program based on critical peak pricing for residential customers in a research of the resource that can prevent such shortages and resulting energy price increases. Making use of standard load profiles for customer group under analysis the critical price levels and the price discounts for program participants were designed allowing for the prospective efficient recruitment of program participants. In this way the demand response resource able to offer the important load reduction level comparing to the normal hourly load of participating customer group could be created in a manner financially neutral for the tariff system in force.

Andruszkiewicz przechodzi w końcu do wyznaczenia wynagrodzeń za udział w akcji Demand-Side Response w artykule z 2017 roku ^[9]:

Interruptions in power supply, mainly due to the lack of generation adequacy and the discontinuity of distribution network operation, are significant inconvenience for customers connected to the power network. To quantify the duration of expected outages for customers of Polish power system LOLE and SAIDI indices were applied. The demand response program for customers most exposed to interruptions in power supply is proposed as a support in form of additional income source for their decision to build a backup power such as a standby generator or a modern energy storage. Such support influences the value of the undelivered energy for this group of customers that was estimated and compared with other estimations of such value to asses the prospective success in the implementation of the DR scheme considered.

Podmioty, które posiadają elastyczność w odbiorze, to między innymi ^[10]:

• Small on-site power plants,
• Commercial HVAC demand
• Batteries
• Industrial process demand,
• Electric vehicles,
• Registration and heat pumps,
• Renewable assets.

Rozwiązania technologiczne oparte o Demand-Side Response już istnieją:

• GridDuck home package (UK)
  • Offers a package allowing to analyze and control one's clients consumption: https://gridduck.com/
  • Is looking for "interns" with Python, NodeJS, Machine Learning and NumPy:

    "But the individual energy consumption of these appliances is hard to predict, which means they cannot be planned in for energy flexibility schemes. As a pool their behaviour can be made more predictable."

  • Contact to leaders: ^[11]
• Trilliant Demand Response
• Enspirion (Polska)
• PJM (w skali "hurtowej")

GridDuck (above) innovates in the following manner ^[12]:

Innovation: Until now, smaller assets were not economical to get connected, due to high hardware and installation costs, and because they were previously not adequately predictable. The GridDuck solution helps everyone to get connected with wireless installation, 5 to 10x cheaper hardware (€150 to €200 upfront, plus €3 to €5 per month) and an API to enable each asset to have its own rule sets and overrides. This project tackles the predictability of small assets by combining similar loads into larger virtual loads.

Moreover, the project is almost finished by now ^[12:1]:

The project is due to start in January 2018 and run
for 9 months.

One of the above providers may be interested in sharing their ("anonymized") data with an external consultant in order to gain better insight into which of their consumers are the most likely to decrease their instantaneous consumption upon request.

The possible consumer benefits of DSR include ^[11:1]:

• Proactively manage your consumption in peak periods, avoiding higher costs.
• Access financial incentives for assisting the grid in maintaining balance.
• Create revenue by connecting excess on-site generation to the markets.
• Real-time energy asset monitoring and insights into operational performance.
• Help support the balancing of the grid and provides the flexibility to support more intermittent renewable generation.

Blackout in São Paulo, Brazil 2009 by Alceu Baptistao @ flickr.com, source: