BEHAVE

Sodobni elektroenergetski sistem se sooča z velikimi izzivi pri integraciji visokih deležev proizvodnje iz obnovljivih virov energije ter naraščajoče porabe električnih vozil (EV) in toplotnih črpalk. Ti trendi povzročajo znatne obremenitve pri obratovanju elektroenergetskih omrežij, zlasti na distribucijski ravni. Da bi se izognili obsežnim ojačanjem omrežja, so potrebne napredne strategije načrtovanja in vodenja, ki izkoriščajo prožnost, ki jo ponujajo aktivni uporabniki omrežja. Kljub temu je uporaba prožnosti uporabnikov omejena zaradi tako imenovanega “kokoš ali jajce” problema: nezrelost trga prožnosti otežuje oceno dejanskega potenciala prožnosti uporabnikov, kar povzroča, da distribucijski in prenosni operaterji odlašajo z vključitvijo prožnosti v načrtovanje in v obratovanje. Boljše razumevanje vedenja uporabnikov distribucijskega omrežja kot porabnikov električne energije bi pospešilo vključevanje storitev prožnosti in izboljšalo učinkovitost elektroenergetskega sistema.

Projekt se loteva teh izzivov z razvojem metodologije za neinvazivno modeliranje vedenja uporabnikov, ki omogoča izračun razpoložljivega potenciala prožnosti uporabnikov distribucijskega omrežja. Predlagani model bo zagotavljal realistične ocene prožnosti, ki jih je mogoče uporabiti pri načrtovanju in obratovanju omrežij. Ta pristop k modeliranju bo temeljil na podrobni analizi obremenitev in vedenja uporabnikov ter bo izkoriščal podatke, ki jih zagotavljajo operaterji distribucijskih omrežij, javno dostopne podatke in spoznanja, pridobljena v okviru projekta. Najprej bodo analizirani podatki o porabi iz pametnih števcev, kar bo omogočilo razvrščanje uporabnikov glede na njihove naprave (EV, toplotne črpalke…). Nato bo izvedena analiza vedenja uporabnikov, ki bo zasnovana kot opazovalna študija z realnimi končnimi uporabniki. Zbirali bomo podatke o obnašanju uporabnikov v realnem okolju, ki nam bodo omogočili, da identificiramo vzorce obnašanja uporabnikov sistema, identificiramo skupine uporabnikov in jih modeliramo z uporabo postopkov strojnega učenja. Načrtovana opazovalna študija bo vključevala tudi uporabniške podatke, povezane z zavedanjem situacije, ki nam bodo omogočili gradnjo kontekstnih modelov končnih uporabnikov. Ker je to nov pristop na tem področju, bomo ocenjevali reaktivnost končnih uporabnikov na neposredno komunikacijo s strani distribucijskih podjetij. Ta cilj bomo dosegli s prilagojeno mobilno aplikacijo, s katero bodo končni uporabniki sporočali ustrezne vedenjske in kontekstualne podatke.

Glavni cilj projekta je integracija analize obremenitev in vedenja uporabnikov v orodje na osnovi umetne inteligence za opredelitev ločenih skupin uporabnikov znotraj distribucijskega omrežja, razvrščenih glede na sposobnost in pripravljenost za zagotavljanje storitev prožnosti. Potencial vsake skupine za zagotavljanje prožnosti bo opisan kot funkcija verjetnosti glede na čas dneva, vrsto dneva (delovni dan ali vikend) in letni čas (zima, poletje, prehodno obdobje). Opredelitev skupin bo temeljila na neinvazivni metodologiji, ki uporablja podatke iz pametnih števcev, ki jih zagotavljajo distributerji, skupaj z javno dostopnimi podatki. Javno dostopni podatki, večinoma povezani z občinami, bodo vključevali demografske in socioekonomske kazalnike (starostna struktura, povprečni dohodek, stopnje zaposlenosti, število študentov, podatki o vozilih…). S pomočjo robustne metodologije bodo opredeljene skupine uporabnikov uporabljene za oceno razpoložljivega potenciala prožnosti posameznih uporabnikov distribucijskega omrežja, bodisi v določenem vozlišču omrežja ali na določenem geografskem območju. Razvito orodje bodo operaterji omrežij ali agregatorji uporabili za oceno razpoložljive prožnosti, kar bo pospešilo vključevanje storitev prožnosti v obratovanje in načrtovanje elektroenergetskega sistema ter omogočilo bolj stroškovno učinkovito in trajnostno zeleno tranzicijo.