Demand Response

Demand Response: Slim afstemmen van vraag en aanbod van energie

De algehele doelstelling van dit project is een zo goed mogelijke balans tussen productie en afname van energie en een zo laag mogelijke suppletielevering van energie bij de prosumenten na te streven. Om dit te realiseren zullen diverse maatregelen worden getroffen die het net intelligenter en dus beter beheersbaar maken.

Doelstelling

De toenemende complexiteit van het netwerk zal een explosieve groei aan data verkeer betekenen, die middels ICT applicaties op lokaal niveau (als onderdeel van de Virtual Power Plant) kunnen worden gebruikt voor simulaties en powermatching. Al deze applicaties willen we via een open platform gaan ondersteunen.
In deze simulaties zullen naast historische data ook de weersvoorspellingen in de forecasting moeten worden meegenomen. Het weer heeft namelijk een grote impact op de duurzame energieproductie enerzijds, en heeft anderzijds ook een directe link met het energieverbruik (bij koud weer wordt door particulieren meer energie verbruikt dan hartje zomer bij huishoudens terwijl voor kantoren er juist in de zomer veel energie nodig is ten behoeve van koeling)
Daarnaast zullen in toenemende mate mensen gebruik willen maken van elektrische auto’s. Het gelijktijdig laden zal echter goed beheerd moeten worden. De vraag luidt dus hoe het opladen/ontladen van elektrische auto’s zodanig geregeld kan worden dat de eindgebruiker hier geen/beperkt hinder van ondervindt, terwijl het net in balans blijft?

Activiteiten

Inrichten meetomgeving mbv Intelligent Home Systeem en SaSensor MLV. Hiermee wordt data verzameld op gebiedsniveau op basis waarvan een efficiente afstemming van vraag en aanbod kan plaatsvinden. Naar gelang er lokaal energie geproduceerd wordt kan het het laadvermogen van Electrisch Vervoer beinvloed worden. Dit is een van de concrete toepassingsmogelijkheden van vraag aanbod sturing.

Ervaringen