MPC based approach for peak load reduction in smart homes

Abstract

Når samfunnet stadig elektrifiserer flere nøkkelindustrier og transportsektoren for å redusere klimautslippet, er det viktigere enn noen gang at samfun- net har investert i kraftnettet og at det brukes effektivt. At forbrukeren begrenser sine krafttopper vil være en effektiv måte å redusere den totale lasten på kraftsystemet. Ved å bruke smarthusteknologi kan man bidra til at forbrukeren bruker elektrisitet på den mest effektive måten, sett fra et øko- nomisk perspektiv. Denne oppgaven undersøker om bruk av husholdnings last prediksjon, bygget på et LSTM-rammeverk, og en MPC-kontrollert varmepumpe er en effektiv og rimelig strategi for forskyvning av krafttopper. Dette vil gjøres gjennom simuleringer basert på faktiske lastdata.

As society is transitioning to electrification of key industries and transport- ation to reduce its carbon footprint, it is more important then ever that the power grid are invested in and used efficiently. Consumer side peak power management could be an effective tool to reduce the load on the power system. To help consumers know when its most efficient to use electricity, smart home technologies could be used for this purpose. This thesis invest- igates if using a household load forecaster, built on a LSTM framework, and a MPC controlled heat-pump is a an effective and reasonable strategy to peak load shift. This will be done through simulations based on actual load data.