Analysis of Demand Response in the Smart Home Pilot
Alasaari, Antti (2024-04-26)
Alasaari, Antti
26.04.2024
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024042622181
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024042622181
Tiivistelmä
Flexibility is needed in the energy system as the share of renewable energy sources increases,
creating a potential imbalance between supply and demand of electrical energy. There is also a
need to increase energy efficiency and awareness among energy consumers. Demand response
is considered as a concept to mitigate the risks associated with imbalance between supply and
demand. For electricity consumers, demand response can provide savings on energy costs and
promote awareness of energy efficiency. For utilities and system owners, demand response has
the potential to smooth the imbalance between supply and demand and reduce the associated
risks and challenges. This master’s thesis is done for Vaasan Sähkö, energy company based in
Vaasa. The focus of this study is on demand response in the residential sector and its potential
benefits for both electricity consumers and utilities. The aim of the study is to analyse measured
energy data from smart home pilot sites to investigate the performance of spot price-based optimisation in minimising electricity costs for customers. This is done in two tasks, by examining optimised load operating hours at optimal spot prices, and by comparing optimised and non-optimised load profiles. Heating disaggregation is effective for households without hot water heaters. In these cases, heating hours are well matched to optimal spot prices. Sites using direct electric heating have widely varying results. The comparison of load profiles showed the effectiveness of optimisation in shifting load from evening to night hours. In addition, the results showed that, on average, electricity is consumed in the pilot when the price is lower than the monthly average. The results showed differences in total energy consumption between the optimised and non-optimised scenarios, with overall higher consumption in the optimised pilot
year. However, without detailed information on household characteristics, it is not possible to
explain these differences in this study. Challenges to the study include a lack of detailed household metadata and characteristics, large variations in energy consumption between scenarios, and low numbers of measures in some locations, making it difficult to generalise the results. Sähköjärjestelmät ovat murroksessa, kun pyritään vähentämään kasvihuonepäästöjä. Uusiutuvien energialähteiden osuuden kasvaessa energiantuotannossa tarvitaan joustavuutta energiajärjestelmiin tasoittamaan tuotannon ja kulutuksen välisiä vaihteluita. Lisäksi tavoitellaan energiatehokkuuden ja -tietoisuuden lisäämistä kuluttajien keskuudessa. Kulutuksen kysyntäjoustoa on esitetty ratkaisuna sähköenergian tuotannon ja kulutuksen välisiin eroihin ja niistä aiheutuviin riskeihin ja haasteisiin. Kysyntäjousto voi tuoda säästöjä kuluttajien energiakustannuksiin ja samalla lisätä heidän tietoisuuttaan energiankulutuksesta. Energiayhtiöt ja verkonhaltijat puolestaan voivat hyötyä kysyntäjouston mahdollistamasta kulutuksen tasaisemmasta jakautumisesta, joka vähentää samalla epätasaisen tuotannon aiheuttamia haasteita. Tämä tutkimus on tehty Vaasan Sähkö Oy:lle, joka on vaasalainen energiayhtiö. Tutkimuksen aiheena on pientalojen kysyntäjousto ja sen hyödyt sekä kuluttajille että energiayhtiöille. Tutkimuksessa tarkastellaan älykotipilotin mittausdataa, jossa asiakkaiden kuormia on ohjattu spot-optimoinnin avulla. Optimoinnin tarkoituksena on minimoida sähkönkulutuskustannuksia ylläpitäen samalla asumismukavuus. Tutkimuksen tavoitteena on arvioida optimoinnin suoriutumista vertaamalla kuormien käyttötunteja optimaalisiin spot-hintoihin sekä vertaamalla optimoitua ja optimoimatonta kulutusprofiilia, jotta voidaan tutkia optimoinnin vaikutuksia kohteissa.Tutkimuksen mukaan kuormien erottelu toimii hyvin kohteissa, joissa ei ole lämminvesivaraajaa, ja näissä kohteissa lämmityksen käyttötunnit osuvat hyvin optimaalisten spot-hintojen tunteihin. Sen sijaan kohteissa, joissa lämmitysmuotona on suora sähkölämmitys, tulokset vaihtelevat. Kulutusprofiilien välisen vertailun perusteella optimoinnin voi todeta suoriutuneen hyvin, siten että se on siirtänyt kuormaa iltatunneilta yöaikaan. Lisäksi tulokset osoittivat, että pilotissa kulutetaan sähköä keskimäärin silloin, kun sähkön spot-hinta on alhaisempi kuin kuukausikeskiarvo. Tuloksista ilmenee eroja kokonaisenergian kulutuksen määrässä optimoidun ja optimoimattoman kuormaprofiilin välillä, mikä johtuu osittain tutkittujen vuosien välisistä eroista. Energiakulutuksen eroa, joka on keskimäärin suurempi optimoimattomassa profiilissa, ei kyetä tässä tutkimuksessa perustelemaan puutteellisten metatietojen vuoksi. Tutkimuksen haasteina ovat metatietojen puute kotitalouksista ja rakennuksista, suuret vaihtelut kulutetussa energiassa sekä pieni mittauskoko joissain kohteissa. Tämä vaikeuttaa tulosten yleistämistä.
creating a potential imbalance between supply and demand of electrical energy. There is also a
need to increase energy efficiency and awareness among energy consumers. Demand response
is considered as a concept to mitigate the risks associated with imbalance between supply and
demand. For electricity consumers, demand response can provide savings on energy costs and
promote awareness of energy efficiency. For utilities and system owners, demand response has
the potential to smooth the imbalance between supply and demand and reduce the associated
risks and challenges. This master’s thesis is done for Vaasan Sähkö, energy company based in
Vaasa. The focus of this study is on demand response in the residential sector and its potential
benefits for both electricity consumers and utilities. The aim of the study is to analyse measured
energy data from smart home pilot sites to investigate the performance of spot price-based optimisation in minimising electricity costs for customers. This is done in two tasks, by examining optimised load operating hours at optimal spot prices, and by comparing optimised and non-optimised load profiles. Heating disaggregation is effective for households without hot water heaters. In these cases, heating hours are well matched to optimal spot prices. Sites using direct electric heating have widely varying results. The comparison of load profiles showed the effectiveness of optimisation in shifting load from evening to night hours. In addition, the results showed that, on average, electricity is consumed in the pilot when the price is lower than the monthly average. The results showed differences in total energy consumption between the optimised and non-optimised scenarios, with overall higher consumption in the optimised pilot
year. However, without detailed information on household characteristics, it is not possible to
explain these differences in this study. Challenges to the study include a lack of detailed household metadata and characteristics, large variations in energy consumption between scenarios, and low numbers of measures in some locations, making it difficult to generalise the results.