Energy management in smart cities

Abstract

Diferentes modelos y simuladores se han utilizado extensivamente en ciudades por varias décadas. La limitación de muchos de los modelos actuales es que están diseñados para algún objetivo específico, por lo que los elementos considerados son limitados y no toman en cuenta potenciales sinergias entre sistemas. La necesidad de un marco estratégico de modelado de sistemas en ciudades inteligentes y un modelo energético integral de ciudades inteligentes ha sido reconocida por muchos autores. Por lo tanto, en esta tesis se presenta: i) un marco conceptual general para el modelado de actividades relacionadas con la energía en ciudades inteligentes, basado en determinar las esferas de influencia y las áreas de intervención dentro de la ciudad, e identificando agentes y potenciales sinergias entre sistemas; ii) el desarrollo de un modelo energético integral de ciudades inteligentes para la evaluación de diferentes cursos de acción, considerando la ubicación geográfica, restricciones técnicas y regulatorias, y los mercados de energía actuales. Esto requiere la creación de un modelo de optimización que permita la planificación y operación optima de los recursos energéticos en una ciudad. Además, varios análisis se han llevado a cabo para explorar diferentes hipótesis para el modelo energético de ciudades inteligentes, incluyendo: a) la evaluación de la importancia de considerar restricciones de red (en baja tensión) en la planificación y gestión de recursos energéticos distribuidos (DER), b) el análisis de modelado del mercado para agregadores, y de impactos en el precio de la energía debido a los niveles de agregación de DER, y c) el análisis de sinergias entre diferentes sistemas en un contexto de ciudades inteligentes. Entre los principales resultados, destacan: • Se pueden no considerar las restricciones de red en la planificación de DER. Los resultados muestran que el decremento en beneficios por considerar las restricciones de red es equivalente al coste de reforzar la red cuando se realiza la planificación sin restricciones de red. • Los niveles de agregación afectan los beneficios y la planificación de los sistemas DER. Además, los planteamientos “fijador de precio” podrían ser más apropiados para la planificación y operación de sistemas con agregaciones de medianas a grandes, aunque este planteamiento puede ser innecesario para pequeñas agregaciones donde el impacto al precio de mercado puede ser insignificante. • Existen sinergias entre diferentes sistemas de energía en un contexto interconectado de ciudades inteligentes. Los resultados muestran que los beneficios globales dada la gestión conjunta de los sistemas son mayores que los beneficios de los sistemas gestionados independientemente. Finalmente, el modelo de energía de ciudades inteligentes fue aplicado simulando una implementación real de ciudades inteligentes, considerando cinco distritos reales en el área sur de Madrid, España. El análisis de este caso de estudio ha permitido evaluar los beneficios potenciales de una implementación real de un programa de ciudades inteligentes, y ha mostrado como el modelo propuesto puede ser utilizado para planificar proyectos piloto. A nuestro mejor saber y entender, un modelo energético de ciudades inteligentes y un marco conceptual como los propuestos en esta tesis, no han sido desarrollados y aplicados antes, igualmente, datos de resultados económicos, en términos de beneficios potenciales de iniciativas de ciudades inteligentes como las mostradas, tampoco han sido reportados con anterioridad.

Models and simulators have been widely used in urban contexts for many decades. The drawback of most current models is that they are normally designed for specific objectives, so the elements considered are limited and they do not take into account the potential synergies between related systems. The necessity of a framework to model complex smart city systems with a comprehensive smart city model has been remarked by many authors. Therefore, this PhD thesis presents: i) a general conceptual framework for the modelling of energy related activities in smart cities, based on determining the spheres of influence and intervention areas within the city, and on identifying agents and potential synergies among systems, and ii) the development of a holistic energy model of a smart city for the assessment of different courses of action, given its geo-location, regulatory and technical constraints, and current energy markets. This involves the creation of an optimization model that permits the optimal planning and operation of energy resources within the city. In addition, several analyses were carried out to explore different hypothesis for the smart city energy model, including: a) an assessment of the importance of including network thermal constraints in the planning and operation of DER systems at a low voltage distribution level, b) an analysis of aggregator’s market modelling approaches and the impact on prices due to DER aggregation levels, and c) an analysis of synergies between different systems in a smart city context. Some of the main findings are: • It is sensible to not consider network thermal constraints in the planning of DER systems. Results showed that the benefit decrement of considering network constraints was approximatively equivalent to the cost of reinforcing the network when necessary after planning without considering network constraints. • The level of aggregation affects the planning and overall benefits of DER systems. Also, price-maker approaches could be more appropriate for the planning and operation of energy resources for medium to large aggregation sizes, but could be unnecessary for small sizes, with low expected impact on the market price. • Synergies between different energy systems exist in an interconnected smart city context. Results showed that the overall benefits of a joint management of systems were greater than those of the independently managed systems. Lastly, the smart city energy model was applied to a case study simulating a real smart city implementation, considering five real districts in the southern area of Madrid, Spain. This analysis allowed to assess the potential benefits of the implementation of a real smart city programme, and showed how the proposed smart city energy model could be used for the planning of pilot projects. To the best of our knowledge, such a smart city energy model and modelling framework had not been developed and applied yet, and no economic results in terms of the potential benefits of such a smart city initiative had been previously reported.