Optimización del coste de la electricidad en vecindarios desplazando cargas y evitando picos de demanda conjuntos

• Diego R. Rodríguez ^[1] ; Fernando Eizaguirre ^[1] ; Aitor Milo Urquiola ^[1]
  1. [1] IK4 - Ikerlan
• Localización: DYNA energía y sostenibilidad, ISSN-e 2254-2833, Vol. 3, Nº. 1, 2014
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Electricity cost optimization in neighbourhoods by shifting electrical loads and avoding joint demand peaks
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• Resumen
  • español

    Este artículo propone un método que permite a vecindarios o conjuntos de viviendas con una infraestructura eléctrica común aprovechar tarifas eléctricas en horas valles sin originar picos de demanda simultáneos. El método se basa en desplazar las cargas en la vivienda (dispositivos controlables como electrodomésticos) a horas de tarifas valles evitando la simultaneidad en el consumo con el objetivo de no generar picos de demanda. Para ello, un algoritmo de optimización genera perfiles de precios de la electricidad ligeramente diferentes para cada vivienda. Dicho perfil es recibido diariamente en la vivienda por un EMS (Energy Management System) que se encarga de encender los aparatos en el momento más económico, intentando siempre respetar los hábitos y preferencias de los usuarios. Se ha comprobado que se consiguen disminuir los picos de potencia a la par que se pueden conseguir ahorros en la factura eléctrica. El algoritmo de optimización utilizado está basado en los algoritmos de enjambre de partículas.

  • English

    This paper proposes a method that allows residential neighborhoods to take advantage of electricity low prices during off-peaks hours and, at the same time, avoid generating joint demand peaks. The method is based on moving loads in the home (controllable devices such as appliances) to valley hours with low rates while simultaneously trying not coinciding in time in order to not generate joint peaks. To this end, an optimization algorithm generates electricity price profiles slightly different for each home. The profile is received in the home by an EMS (Energy Management System) that switches on the devices in the most economic moment, always trying to respect the preferences and habits of the users. It has been found that joint power peaks can be decreased and, at the same time, electricity cost savings can be achieved. The optimization algorithm is based on particle swarm optimization method.