Resumen de Gestión de demanda en usuarios residenciales evaluando su impacto a través de un modelo de dinámica de opinión

Mateo Cortés Guzmán, Orlando González Vivas, Elkin Moreno Soto, Carlos Cusgüen, Eduardo Mojica Nava, Andrés Pavas

• español

  Se propone un mecanismo de gestión de demanda que consiste en aplicar un incentivo mixto cuya primera etapa plantea un incentivo directo (financiero) enfocado en un pequeño grupo de usuarios que forman una semilla; y una segunda etapa en la que se evalúa la influencia del grupo semilla (incentivo social) sobre el grupo total de usuarios teniendo en cuenta los pesos de las opiniones atribuidas a otros agentes y la susceptibilidad al cambio de las opiniones. Se busca establecer el rango de alternativas de inversión factibles teniendo en cuenta las restricciones económicas de los usuarios y la propagación de influencia en la red de usuarios; obteniendo una relación entre consumo adicional, costo de la inversión y periodo de retorno. También se plantean casos de estudio aplicados en los cuales se evalúa el potencial de gestión sobre los usuarios, logrando un aumento cercano al 6.3% en la potencia promedio en el caso ideal y de 2.65% cuando se asume una participación moderada de los usuarios que deciden utilizar una consola de videojuegos. De forma similar se logra un 16% de aumento del promedio de potencia en el caso ideal y de 7% suponiendo una tasa de aceptación moderada en la adquisición de un calentador eléctrico de paso.

• English

  A mechanism for demand management is proposed which consists of a combined incentive with first stage direct (monetary) incentive applied to a small group of users forming a seed; and a second stage where the seed’s influence on the total group is evaluated given the opinions’ weights attributed to other agents and the susceptibility to change of self-opinions. The main goal is to establish the range of feasible investment alternatives using the combined incentive, having into account the user’s budget constraints and the influence propagation through the user’s network, thus obtaining the relationship between consumption’ s increase, investment cost and payback period. We also propose practical study cases, with assessment of user’s flexibility potential in their aggregated load curves, achieving an 6.8% average power increase in the ideal case, and 2.65% when moderate participation is assumed with a videogames console as the new appliance. In a similar way, when the new appliance is an electric tankless water heater it is found an average power increase about 16% for the ideal case and around 7% when the model assumes moderate acceptance of the program.