Indicatori di flessibilità e raggruppamento dei carichi residenziali per la partecipazione ai programmi di Demand Response = Flexibility indicators and grouping of the residential demand for participating in Demand Response programmes

La finalità di questo elaborato è di illustrare metodologie ed applicazioni utili a diversi operatori del sistema elettrico, come i DSO o gli aggregatori, per facilitare e sfruttare al meglio l’avviamento dei programmi di Demand Response (DR) per gruppi di utenti residenziali. Una panoramica sui più comuni metodi di clustering applicati nell’ambito dei sistemi elettrici è stata svolta, evidenziando le metriche che utilizzano, gli indici di validità dei risultati e le diverse metodologie di applicazione per gli utenti residenziali, i quali richiedono particolari attenzioni. Successivamente è stata effettuata una ricerca dei database disponibili per tale tipologia di utenti, e su alcuni di essi sono state eseguite delle verifiche, eliminando dati anomali e ricostruendo quelli mancanti, al fine di renderli utilizzabili negli studi successivi. Sul dataset selezionato in una condizione di carico, dopo aver isolato tramite il clustering gli utenti non utili per i programmi di DR, è stata valutata la flessibilità del comportamento dei clienti nella domanda aggregata, utilizzando una metodologia basata su un approccio probabilistico applicato alle variazioni di carico, osservando l’effetto che il periodo di campionamento dei dati e il livello di aggregazione produce sui diversi indici di flessibilità definiti. Oltre all’informazione sulla disponibilità degli utenti a poter cambiare i propri consumi, ottenuta da intervalli in cui si ha maggiore flessibilità, è stata presentata un’ulteriore applicazione utile per l’operatore della DR al fine di agevolarlo nella scelta dei possibili candidati per i programmi specifici. A tal fine è stata utilizzata una tecnica di clustering su una rappresentazione simbolica di tutte le curve di carico degli utenti nei diversi giorni del periodo selezionato, ottenendo gruppi di curve con modelli di consumi simili, ai quali l’operatore della DR può instaurare programmi differenziati in base alle richieste. Infine è stata eseguita, basandosi sul concetto di entropia, un’analisi della stabilità dei consumi degli utenti nei diversi giorni, individuando clienti target, ai quali l’operatore della DR, insieme all’informazione del modello dei loro consumi, potrebbe proporre, con priorità, gli incentivi per la partecipazione ai programmi specifici negli intervalli con maggiore flessibilità.