Cost of energy optimisation for the operation of microgrids based on demand response techniques
Authors: Καμπέλης Νικόλαος 
Published: September 2021

Η παρούσα διδακτορική διατριβή αφορά την ανάπτυξη και αξιολόγηση προηγμένων τεχνικών απόκρισης ζήτησης σε κτιριακές εγκαταστάσεις σχεδόν μηδενικής ενεργειακής κατανάλωσης και μικροδίκτυα. Στο παραπάνω πλαίσιο, έγινε κατ’αρχήν λεπτομερής διερεύνηση και ανάλυση της ενεργειακής απόδοσης ενός πρότυπου κτιρίου κατοικιών και ενός πρότυπου κτιρίου βιομηχανικής χρήσης (/γραφείων). Τα κτίρια Leaf House και Leaf Lab που μελετήθηκαν, χαρακτηρίζονται ως σχεδόν μηδενικής ενεργειακής κατανάλωσης (near-zero energy buildings), καθώς συνδυάζουν αποτελεσματικά συστήματα διαχείρισης ενέργειας με μία ευρεία γκάμα αυτοματισμών, τεχνολογίες ΑΠΕ και αποθήκευση ενέργειας. Για την αξιολόγηση της ενεργειακής απόδοσης των κτιρίων αυτών αναπτύχθηκε και χρησιμοποιήθηκε μεθοδολογία η οποία περιελάμβανε τη λήψη και αξιοποίηση μετρήσεων συνθηκών εσωτερικού και εξωτερικού περιβάλλοντος, ενεργειακών καταναλώσεων και ηλεκτροπαραγωγής από ΑΠΕ. Επιπρόσθετα, αναπτύχθηκαν μοντέλα δυναμικής προσομοίωσης των κτιριακών εγκαταστάσεων με χρήση των λογισμικών Open Studio / EnergyPlus, για τα οποία έγινε επαλήθευση βάσει των παραπάνω μετρήσεων. Η ανάλυση ανέδειξε την αναγκαιότητα επαλήθευσης και ανάλυσης της πραγματικής ενεργειακής απόδοσης των κτιριακών εγκαταστάσεων καθώς και της ενδεχόμενης απόκλισης (performance gap) από την «θεωρητική» απόδοση που προκύπτει βάσει υπολογιστικών μοντέλων που χρησιμοποιούνται συνήθως κατά τον σχεδιασμό ή την ενεργειακή αναβάθμιση ενός κτιρίου. Η δημιουργία επαληθευμένων μοντέλων ενεργειακής απόδοσης των κτιρίων αποτελεί απαραίτητη προϋπόθεση για την ανάπτυξη της μεθοδολογίας αξιολόγησης προηγμένης τεχνικής απόκρισης ζήτησης όπως περιγράφεται στη συνέχεια. Ειδικότερα, αξιοποιώντας τα αποτελέσματα της πρώτης φάσης, αναπτύχθηκε μεθοδολογία για την μελέτη και αξιολόγηση της δυνατότητας μετατόπισης φορτίου του συστήματος θέρμανσης, μηχανικού αερισμού, κλιματισμού (HVAC) του κτιρίου βιομηχανικής χρήσης Leaf Lab. Η εν λόγω προσέγγιση, αφορά τον καθορίσμό της ωριαίας τιμής του θερμοστάτη χώρου από μοντέλο γενετικού αλγόριθμου. Τα σενάρια που αναπτύχθηκαν και αξιολογήθηκαν αφορούν μεταβλητό ανά ώρα κόστος προμήθειας ηλεκτρικής ενέργειας που βασίσθηκε σε δεδομένα από την αγορά ενέργειας της περιοχής ενδιαφέροντος. Το μοντέλο βελτιστοποίησης λαμβάνει υπόψη τη διακύμανση του κόστους κατανάλωσης ηλεκτρικής ενέργειας και του δείκτη θερμικής άνεσης Predicted Mean Vote (PMV). Με βάση τα αποτελέσματα προκύπτει σημαντικό περιθώριο εξοικονόμησης ενέργειας και μείωσης του ενεργειακού κόστους κατανάλωσης ηλεκτρικής ενέργειας διατηρώντας τα επίπεδα θερμικής άνεσης και μεταβολής της τιμής του θερμοστάτη χώρου εντός των ορίων που θέτουν τα σχετικά διεθνή πρότυπα.Παράλληλα, αναπτύχθηκε μέθοδος βραχυχρόνιας πρόβλεψης (με χρονικό ορίζοντα 24 ώρες) των ηλεκτρικών καταναλώσεων καθώς και της ηλεκτροπαραγωγής ενέργειας από ΑΠΕ με χρήση μοντέλων Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων. Η μέθοδος χρησιμοποιήθηκε για την εξαγωγή και αξιολόγηση αποτελεσμάτων τόσο σε επίπεδο κτιρίου όσο και σε επίπεδο μικροδικτύου. Τα αποτελέσματα που εξήχθησαν εμφανίζουν υψηλά επίπεδα συσχέτισης (Pearson’s coefficient, ΜΒΕ, ΜΑPE) μεταξύ των προβλεπόμενων και πραγματικών τιμών. Εν συνεχεία, αναπτύχθηκε 2-στοχικό μοντέλο βελτιστοποίησης ΓΑ για τη μετατόπιση φορτίου (load shifting) και μείωση του κόστους ηλεκτρικής ενέργειας της επόμενης ημέρας σε επίπεδο κτιρίου και μικροδικτύου. Η παραπάνω συνδυαστική μέθοδος ΤΝΔ/ΓΑ ελέγχθηκε ενδελεχώς και χρησιμοποιήθηκε επιτυχώς για την εξαγωγή ισορροπημένων λύσεων μείωσης του κόστους ηλεκτρικής ενέργειας και της μετατόπισης φορτίων σε επίπεδο ομάδας κτιρίων και μικροδικτύου.