In a competitive electricity power market, the price of electricity changes instantly, that of conventional market is predetermined and hardly changes. In such a new environment, customers' behaviors change instantly according to the changing electricity prices. If we develop a electricity load model that well describes the behavior of electricity consumers, we can utilize that model in forecasting the amount of future load, solving the load flow problem and finding the weak point of the system. In this paper new electricity model that considers the price of electricity and power factor of the load is presented. While conventional load model, which is demand function of electricity, uses the price of real and reactive power as the independent variable of the demand function. this new load model uses price of real power and penalty factor according to the power factor for the calculation of amount of electricity demand.
A research about finding a new electricity load model that is sensitive to the price of electricity is conducted. This new model i5 polynomial type price sensitive electricity consumption model, while former electricity consumption models have exponential terms or statistic terms. The pattern of electricity consumption of each electricity using devices were identified first, then the proportion of the devices at buses or nodes are investigated, finally weighted sum of electricity consumption and the proportion makes the load model or consumption model of electricity at one bus or node. This new model is easy to use in the simulations or calculations of the electricity consumption, because the arithmetic of functions with polynomial terms are easy compared to the functions with transcendental terms.
Electricity industries throughout the world are undergoing unprecedented changes. As a result, these changes lead to the separation of traditional integrated utilities and the introduction of competition in order that increase efficiency in electricity industry. Direct load control (DLC) system in competitive electricity market has a hierarchical interactive operation system, therefore, its control logic is also applied by bilateral interactive method that interchanges information related to interruptible load between operation hierarchies. Consequently, load curtailment allocation algorithm appropriate for new DLC system is required, and based on interchanged information, this algorithm should be implemented by most efficient way for each operation hierarchy. In this paper, we develop the load curtailment allocation algorithm in an emergency for new DLC system. Especially, the optimal algorithm for load aggregator (LA) that participates in competitive electricity market as a main operator for load management is developed.
This paper presents the optimal scheduling of hourly consumption in a residential community (community, neighborhood, etc.) based on real-time electricity price. The residential community encompasses individual residential loads, communal (shared) loads, and local generation. Community-aggregated loads, which include residential and communal loads, are modeled as fixed, adjustable, shiftable, and storage loads. The objective of the optimal load scheduling problem is to minimize the community-aggregated electricity payment considering the convenience of individual residents and hourly community load characteristics. Limitations are included on the hourly utility load (defined as community-aggregated load minus the local generation) that is imported from the utility grid. Lagrangian relaxation (LR) is applied to decouple the utility constraint and provide tractable subproblems. The decomposed subproblems are formulated as mixed-integer programming (MIP) problems. The proposed model would be used by community master controllers to optimize the utility load schedule and minimize the community-aggregated electricity payment. Illustrative optimal load scheduling examples of a single resident as well as an aggregated community including 200 residents are presented to show the efficiency of the proposed method based on real-time electricity price.
Electricity industries throughout the world are undergoing unprecedented changes. As a result, these changes lead to the separation of traditional integrated utilities and the introduction of competition in order that increase efficiency in electricity industry. Direct load control (DLC) system in competitive electricity market has a hierarchical interactive operation system, therefore, its control logic is also applied by bilateral interactive method that interchanges information related to interruptible load between operation hierarchies. Consequently, load curtailment allocation algorithm appropriate for new DLC system is required, and based on interchanged information, this algorithm should be implemented by most efficient way for each operation hierarchy. In this paper, we develop the load curtailment allocation algorithm in an emergency for new DLC system. Especially, the optimal algorithm for load aggregator (LA) that participates in competitive electricity market as a main operator for load management is developed.
In real-time electricity price environment, the energy management system can provide the significant advantage to the residential, commercial and industrial customers since it can reduce the electricity charge by controlling the load operation effectively in response to time-varying price. However, the earlier studies for load management mainly focus on the residential and commercial customers except for the industrial customers because most of load operations in industrial sector are intimately related with production schedule. So, it is possible that the inappropriate control of loads in industrial sector causes huge economic loss. In this paper, therefore, we propose load control algorithm for factory energy management system(F-EMS) to achieve not only minimizing the electricity charges but also maintaining production efficiency by considering characteristics of load operation and production schedule. Considering characteristics of load operation and production schedule, the proposed load control algorithm can reflect the various characteristics of specific industrial customer and control their loads within the range that the production efficiency is maintained. Simulation results show that the proposed load control algorithm for F-EMS leads to significant reduction in the electricity charges and peak power in industrial sector.
It is important issue to reduce the electric energy to save the operating cost of HVAC system. Even if electrical energy is the clean energy, it is difficult and takes high cost for storage of electricity. These cause the high peak load of electric energy for HVAC in summer season. In korea, government impose the electric charge with several grade for the purpose of cut-off the peak load of electricity. Government has a policy to support to design and install the heat/ice storage system using midnight electricity. In this study, analysis of cooling load and operating characteristics for ice storage system are performed. And, also economical efficiency is compared between ordinary charge system of electricity and midnight rate charge of electricity. The systematic and economical supports are needed for expansion of usage of energy saving equipments.
The effective energy management method will provide the significant advantage to the residential customers under real time pricing plan since it can reduce the electricity charge by controlling the energy consumption according to electricity rate. The earlier studies for load management mainly aim to minimize the electricity charges and peak power but put a less emphasis on the human comfort dwelling in the residence. The discomfort and displeasure from the energy management only focusing on reduction of electricity charge will make the residential customer reluctant to enroll the real time pricing plan. In this paper, therefore, we propose optimal load control strategy which aim to achieve not only minimizing the electricity charges but also maintaining human comfort by introducing "the human comfort coefficient." Using the human comfort coefficient, the energy management system can reflect the various human personality and control the loads within the range that the human comfort is maintained. Simulation results show that proposed load control strategy leads to significant reduction in the electricity charges and peak power in comparison with the conventional load management method.
This paper presents an new algorithm for the economic load dispatch considering the reliability level constraints of composite power system under deregulated electricity market. It is the traditional ELD problem that generation powers have been dispatched In order to minimize total fuel cost subjected to constraints which sum of powers generated must equal the received load and no violating lower and upper limit constraints on generation. Under deregulated electricity market, however, generation powers of a pool have to be reallocated newly in order to satisfy the reliability differentiated level required at a load point because of a reliability differentiated electricity service which is a part of the priority service. In this study, new economic load dispatch algorithm for reallocating the generation powers of a pool in order to satisfy the reliability differentiated level under deregulated competitive electricity market is proposed. The uncertainties of not only generators but also transmission lines are considered fer the reliability evaluation. The characteristics and effectiveness of this methodology are illustrated by the case studies on MRBTS and IEEE-RTS.
Introducing the market into the electricity industry lets the multiple participants get into new competition. These multiple participants of the market need new business strategies for providing value added services to customer. Therefore they need the accurate customer information about the electricity demand. Demand characteristic is the most important one for analyzing customer information. In this study load profile data, which can be collected through the Automatic Meter Reading System, are analyzed for getting demand patterns of customer. The load profile data include electricity demand in 15 minutes interval. An algorithm for clustering similar demand patterns is developed using the load profile data. As results of classification, customers are separated into several groups. And the representative curves for the groups are generated. The number of groups is automatically generated. And it depends on the threshold value for distance to separate groups. The demand characteristics of the groups are discussed. Also, the compositions of demand contracts and standard industrial classification in each group are presented. It is expected that the classified curves will be used for tariff design, load forecasting, load management and so on. Also it will be a good infrastructure for making a value added service related to electricity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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