Definition of the Time Zones of a Dynamic Tariff for a Potential Group of Flexible Electricity Consumers
Main Article Content
Abstract
W artykule omówiono definicję stref czasowych wielostrefowej taryfy dynamicznej dla odbiorców grupy taryfowej G12. Badanie zostało przeprowadzone z zastosowaniem analizy skupień, czyli grupowania obiektowego, wykorzystywanego do wyodrębniania jednorodnych grup obiektów, za pomocą algorytmu k-średnich. Analiza została przeprowadzona dla czterech wylosowanych dób roku, obejmujących dni świąteczne oraz dni robocze w okresie letnim i zimowym. Wybór danych wejściowych obejmował uśrednione standardowe profile zużycia energii elektrycznej dla odbiorców w grupie taryfowej G12, kurs średni ważony z rynku dnia następnego (RDN) oraz temperaturę otoczenia. Badanie polegało na doborze liczby skupień dla danej doby roku, z uwzględnieniem funkcji celu – minimalizacji zmienności danych wewnątrz skupień i maksymalizacji zmienności danych między poszczególnymi skupieniami. Do oceny otrzymanych wyników posłużono się wskaźnikiem Daviesa-Bouldina, zdefiniowanego jako metryka oceny algorytmów grupowania. Z rezultatów przeprowadzonej analizy wynika, że uzyskany podział stref czasowych dla wielostrefowej taryfy dynamicznej cechuje się większą szczegółowością (trzy lub cztery strefy) niż w taryfie płaskiej G12 (dwie strefy).
Article Details
References
International Smart Grid Action Network, Dynamic Tariff Structures for Demand Side Management and Demand Response, India 2013.
Frontier Economics, Retail Tariff Model, A Report prepared for the AEMC, Australia 2012.
USAID INDIA, Smart Grids: An Approach to Dynamic Pricing in India, Partnership to Advance Clean Energy Deployment (PACE-D), Technical Assistance Program, India 2014.
Application: Directive of the European Parliament and of the Council on common rules for the internal market in electricity, Brussels 2017.
Europejski rynek energii elektrycznej – diagnoza [The European Electricity Market – a Diagnosis], Polskie Sieci Elektroenergetyczne S.A., Warsaw, 2018.
Majka K., Systemy rozliczeń i taryfy w elektroenergetyce [Billing Systems and Tariffs in the Power Sector], Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej, Lublin 2005.
Korab R., Locational marginal prices (and rates) – harmonization of market solutions with new development trends, Acta Energetica, No. 2/2, 2009, pp. 31–40.
Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Dystrybucyjnej [Distribution Grid Code], Energa Operator, 2018.
Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Dystrybucyjnej [Distribution Grid Code], Enea Operator, 2018.
Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Dystrybucyjnej [Distribution Grid Code], Tauron Dystrybucja S.A., 2018.
Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Dystrybucyjnej [Distribution Grid Code], Innogy Stoen Operator sp. z o.o., 2018.
Instrukcja Ruchu i Eksploatacji Sieci Dystrybucyjnej [Distribution Grid Code], PGE Dystrybucja S.A., 2018.
Rynek Dnia Następnego – Wyniki Notowań, TGE [Day Ahead Marked – Quotations, TGE] [online], https://tge.pl/pl/541/wyniki-rdn [access: 12.02.2019].
Data of IMGW Institute of Meteorology and Water Management [online], https://dane.imgw.pl/data/dane_pomiarowo_obserwacyjne/dane_meteorologiczne/terminowe/synop/ [access: 12.02.2019].
Dutta G., Mitra K., Dynamic Pricing of Electricity: A Survey of Related Research, Indian Institute of Management, Ahmedabad, India 2015.
Smartgrid Engagement Toolkit [online], https://www.smartgridengagement-toolkit.eu/fileadmin/s3ctoolkit/user/guidelines/GUIDELINE_DESIGNING_A_DYNAMIC_TARIFF.pdf [access: 12/02/2019]
StatSoft Polska [online], www.statsoft.pl [access: 12.02.2019].
Wierzchoń S., Kłopotek S., Algorytmy analizy skupień [Cluster Analysis Algorithms], Wydawnictwo Naukowe PWN, Warsaw 2015.
Bezdek J.C., Pal N.R., Some new indexes of cluster validity, IEEE Transactions on Systems, Man, And Cybernetics, Part B: Cybernetics, Vol. 28, June 3, 1998, pp. 301–315.
Davies D.L., Bouldin D.W., A Cluster Separation Measure, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 1, Issue 2, 1979, pp. 224–227.
Naukowiec [Scientist] [online], http://www.naukowiec.org/wiedza/statystyka/wspolliniowosc-zmiennych objasniajacych_954.html http://www.naukowiec.org/wiedza/statystyka/wspolliniowosc-zmiennych-objasniajacych_954.html [access: 23/05/2019]
Bojda K., Sołtysik M., Wpływ elektromobilności na rozwój gmin i klastrów energii przy wykorzystaniu możliwości stymulacji cennikowej [Electromobility impact on the development of municipalities and energy clusters using the possibility of price-setting stimulation], Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią Polskiej Akademii Nauk, No. 107, 2018, pp. 119–134.