dc.contributor.advisor | Rajasekharan, Jayaprakash | |
dc.contributor.author | Sandhu, Simran Jit Kaur | |
dc.contributor.author | Vågen, Marthe | |
dc.date.accessioned | 2022-10-08T17:20:30Z | |
dc.date.available | 2022-10-08T17:20:30Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier | no.ntnu:inspera:108946158:49499911 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11250/3024851 | |
dc.description.abstract | For å håndtere utfordringer fra ukontrollerbare energiressurser og implementering av distribuerte
energiressurser, krever distribusjonssystemoperatører fleksible laster og energikilder som hjelper balanseringen av elektrisk energiforsyning og etterspørsel. En aggregator, som fungerer som
en mellommann, kan kjøpe fleksibilitet fra forbrukere for å så samle dette og selge videre til
en kjøper, som distribusjonssystemoperatører. Oppgjørsprosessen mellom aggregator og distribusjonssystemoperatør krever validering av den aktiverte fleksibiliteten, noe som kan være
utfordrende siden den aktiverte fleksibiliteten ikke fysisk kan måles.
Hovedformålet i denne masteroppgaven inkluderer hvordan distribusjonssystemoperatøren kan
validere denne etterspørselsside-fleksibiliteten på nettstasjonsnivå aktivert av aggregatoren i
oppgjørsprosessen, og hvordan valideringen kan implementeres i et realistisk scenario ved å bruke
forbruksdata tilgjengelig for distribusjonssystemoperatøren. Lastprognosemetoder for grunnlinjeestimering
kan brukes til disse formålene, da de estimerer hva forbrukere ville ha konsumert i
fravær av fleksibilitetsaktivering. To regresjonsmetoder ble foreslått i denne oppgaven: kunstig
nevrale nettverk og flerlineær regresjon.
To strategier ble implementert med regresjonsmetodene: rekursiv og korrigerende. Den rekursive
strategien ble valgt for å forbedre estimeringsresultatene og få simuleringene til å reflektere et
virkelighetsscenario, da kun data tilgjengelig for distribusjonssystemoperatøren ble brukt. Den
korrigerende strategien ble implementert for å forbedre nøyaktigheten til den rekursive strategien.
Det ble brukt kunstig nettstasjonsdata med både 1 og 5 minutters frekvens. Grunnlinjeestimering
av individuelle husholdninger ble også utført for å undersøke om mer informasjon
angående fleksibilitetsvalideringen kunne bestemmes på et lavere nivå.
Implementeringen av den rekursive strategien viste mer nøyaktige resultater i kunstig nevrale
nettverk enn flerlineær regresjon. Begge metodene fulgte trenden til den faktiske grunnlinjen,
men ingen av metodene var i stand til å fange opp den høye fluktuerende frekvensen. Den
korrigerende strategien forbedret estimeringsresultatene til en viss grad. Nøyaktigheten av metodene
etter implementering av strategiene er moderat. Det er imidlertid rom for forbedringer i
fremtiden ved å blant annet bruke passende forklaringsvariabler og avanserte maskinlæringsalgoritmer.
Frekvensjusteringen hadde lite eller noe betydning for nøyaktigheten til metodene, og ingen
av de to frekvensene vil derfor være mer gunstige for distribusjonssystemoperatøren. Siden
grunnlinjeestimering er utfordrende på boligdata, kan bidraget fra de enkelte husestimatene
være ubetydelig for distribusjonssystemoperatøren i oppgjørsprosessen.
Kompleksiteten til validering ved bruk av grunnlinjeestimering er bevist, der selv de vanligste
regresjonsmetodene mislykkes på grunn av problemets natur. Videre arbeid bør undersøke
faktorene som påvirker strategiene og undersøke ulike strategier. | |
dc.description.abstract | To deal with challenges posed by intermittent energy resources and the implementation of distributed
energy resources, distribution system operators require flexible loads and energy sources
that support the balancing of electrical energy supply and demand. An aggregator, acting as
an intermediary, may purchase flexibility from consumers to aggregate and sell to a buyer, such
as distribution system operators. The settlement process between aggregator and distribution
system operator requires validation of the activated flexibility, which can be challenging as this
activated flexibility can not be physically measured.
The main research question of this thesis includes how the distribution system operator can validate
this demand-side flexibility at substation level activated by the aggregator in the settlement
process and how validation can be implemented in a realistic scenario using consumption data
available to the distribution system operator. Load forecasting methods for baseline estimation
can be implemented for this purpose, as they estimate what consumers would have consumed
in the absence of flexibility activation. Two regression methods were proposed in this thesis:
artificial neural network and multiple linear regression.
Two strategies were implemented with the regression methods: recursive and rectifying. The
recursive strategy was chosen to improve the estimation results and make the simulations reflect
a real-world scenario, as only data available to the distribution system operator was used.
The rectifying strategy was implemented to improve the accuracy of the recursive strategy.
Artificially created substation data with both 1 and 5-minute frequency were used. Baseline
estimation of individual households was also conducted to examine whether more information
regarding the flexibility validation could be determined at a lower level.
The implementation of the recursive strategy showed more accurate results in artificial neural
network than multiple linear regression. Both methods followed the trend of the actual baseline,
but neither method was able to capture the high fluctuating frequency. The rectifying strategy
improved the baseline estimation results to some degree. The accuracy of the methods after
implementing the strategies is moderate. However, it has scope for improvement in the future
by using appropriate explanatory variables and advanced machine learning algorithms, among
other factors.
The frequency adjustment had little or some effect on the accuracy of the methods, and neither
of the two frequencies might therefore be more favorable for the DSO. As baseline estimation
is challenging on residential data, the contribution from the individual house estimations might
be negligible to the DSO in the settlement process.
The complexity of validation using baseline estimation has been proven, where even the most
common regression methods fail due to the nature of the problem. Further work should research
the factors affecting the strategies and examine different strategies. | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | Baseline Estimation for Flexibility Validation | |
dc.type | Master thesis | |