Energy flexibility under the IoT paradigm: the role of occupants

Abstract

En el contexto de la crisis energética y la lucha contra el cambio climático, no podemos ignorar que el consumo de energía primaria en los edificios representa el 40% del total, creando picos de demanda que no son sostenibles para la red eléctrica. Una contramedida ampliamente aceptada consiste en modificar los patrones de consumo de los usuarios mediante una serie de estrategias denominadas Respuesta a la Demanda, que aplican tecnologías IoT a las estrategias energéticas en los edificios. Involucrar a las personas en las estrategias añade complejidad, ya que están implicados varios temas transversales: confort térmico, falta de conocimiento, aceptación de nuevas tecnologías, creencias de comportamiento, etc. Para explorar estas facetas del papel de los usuarios en las estrategias de flexibilidad energética bajo el paradigma IoT, es necesario un enfoque multidisciplinar. La finalidad de comprender la transición energética y tecnológica que estamos experimentando ha llevado a la definición de los objetivos a continuación: O1. Identificar los retos y facetas relacionados con la transición energética y tecnológica. O2. Estudiar el papel otorgado a los usuarios en las estrategias consideradas, hacia una visión del problema centrada en el usuario. O3. Analizar el estado del arte de la aplicación de IoT a la eficiencia energética y las estrategias de flexibilidad. O4. Evaluar la aceptación de los usuarios a las principales estrategias de eficiencia y flexibilidad energética, en el marco de plataformas IoT. O5. Estudiar la interacción de los usuarios finales con las tecnologías inteligentes durante las estrategias consideradas. O6. Estimar el confort térmico de los usuarios durante las estrategias de eficiencia energética y flexibilidad. O7. Apoyar métodos para aliviar la carga de la red eléctrica y responder a su necesidades. O8. Ofrecer las herramientas cognitivas para optimizar la planificación de eventos de DR a nivel de distrito. La metodología utilizada para cubrir estos objetivos se basa en varias técnicas. A través del estado del arte, fue posible distinguir a los consumidores en función de sus roles y crear una metodología adaptada para cada categoría. Para los consumidores que no están inscritos o no conocen los programas de Respuesta a la Demanda, se creó un cuestionario para evaluar la concienciación y la actitud de los consumidores hacia el tema. También, se utilizaron pruebas de significación para detectar qué aspectos influyen en sus decisiones. En el caso de los consumidores ya inscritos, utilizamos un conjunto de datos de termostatos para detectar comportamientos energéticos no eficientes. En este caso, se utilizó el “clustering” para categorizar la aceptación y los patrones de uso de los ocupantes con el fin de crear grupos de consumidores con comportamientos similares, para proponer una aplicación de las estrategias a escala de distrito. En los resultados y conclusiones, se explica la necesidad de introducir tecnologías IoT como medio para conseguir soluciones personalizadas para los ocupantes. La respuesta de las personas dista mucho de ser objetiva ni unánime, por lo que la fórmula "one-fits-all" es difícilmente aplicable. El IoT se propone en este trabajo como nexo entre las necesidades de los usuarios y la red. También permite un enfoque centrado en el usuario, al asignar un papel activo a los usuarios finales y conducir a un uso más inteligente de la energía. Para lograrlo, es esencial la comunicación con los usuarios, ya que se demostró que bastaban explicaciones sencillas para despertar su interés. Los tiempos de cálculo pueden contenerse aplicando este principio a nivel de distrito. Los distritos pueden estar formados por usuarios que tengan comportamientos energéticos similares, o al menos información demográfica similar, ya que uno de los principales resultados de esta tesis es que tales características son predictoras del comportamiento.

In the context of the energy crisis and the fight against climate change, we cannot ignore that the primary energy consumption in buildings represents 40% of the total, creating peak demands that are not sustainable for the grid. One widely accepted countermeasure is reshaping the end-users’ patterns of consumption through a series of strategies called Demand Response, which applies IoT technologies to energy strategies in buildings. Modifying the end-users’ pattern means involving people in the strategies, which adds complexity since several transversal topics are involved, e.g. thermal comfort, lack of knowledge, acceptance of new technologies, behavioural beliefs. To explore these facets of the role of the users in the energy flexibility strategies under the IoT paradigm, a multi-disciplinary approach was needed. The aim of understanding and preparing for the energy and technology transition that we are experiencing has been pursued through the definition of the objectives listed as follows: O1. To identify challenges and facets related to the energy and technology transition. O2. To study the role given to the users in energy efficiency and flexibility strategies within the IoT paradigm, toward a user-centric view of the problem. O3. To analyse the state-of-the-art regarding the IoT application to energy efficiency and flexibility strategies. O4. To evaluate the acceptability of the users to the main energy efficiency and flexibility strategies performed with an IoT platform. O5. To study the interaction of the end-users’ with smart technologies during energy efficiency and flexibility strategies. O6. To estimate the users’ thermal comfort during energy efficiency and flexibility strategies. O7. To support methods, e.g. the modification of users' patterns of use, to unburden and respond to the needs of the grid. O8. To offer the cognitive tools to optimise the planning of DR events at a district level. The methodology used to cover these objectives is developed through several techniques. Through the state of the art, it was possible to distinguish the consumers depending on their roles into categories and create an adapted methodology for each one of them. For consumers who are not enrolled or do not know the demand response programs, the chosen methodology consisted of creating a questionnaire to evaluate the awareness and the attitude of consumers toward the topic. As a step forward, tests of significance were used to spot which aspects influence their decisions. For consumers who are already enrolled, we used a real-world dataset to spot non-efficient energy behaviour. In this case, clustering was used to categorise occupants’ acceptance and patterns of use in order to create groups of consumers with similar behaviours, in order to propose an application of the strategies at a district scale. In the results and conclusions, it is explained the need to introduce IoT technologies as a means to achieve personalised solutions for the occupants. The response of people to the energy-saving pursuit is far from being objective nor unanimous, making the one-fits-all formula hardly applicable. The IoT is proposed in this work as a link between the needs of both the users and the grid. It also enables a user-centric approach, by assigning an active role to the end-users while leading to smarter use of energy. To achieve that, communication with the users is essential, since it was demonstrated that simple explanations were enough to raise users’ interest. Computational times can be contained by applying this principle at a district level. The districts can be formed by users that have similar energy behaviours, or at least similar demographic and background information, since one of the main results of this thesis is that such characteristics are predictors of the behaviour.