Simulating residential demand response: Improving socio-technical assumptions in activity-based models of energy demand
Simulating residential demand response: Improving socio-technical assumptions in activity-based models of energy demand
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模拟住宅需求响应：改进基于活动的能源需求模型中的社会技术假设
DOI：
10.1007/s12053-017-9525-4
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发表时间：
2017
影响因子：
3.1
通讯作者：
McKenna E
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
McKenna E
需求响应作为低碳电力系统中一种新的灵活性形式，正受到越来越多的关注。能源模型是评估需求方贡献的潜在能力的重要工具。本文批判性地回顾了现有模型中的假设，并介绍了一个新的概念框架，以更好地促进这种评估。我们提出了三个方面的变化可能发生的沿着，即技术，活动和服务的期望。使用这个框架，社会技术的假设支持“自下而上”的活动为基础的能源需求模型进行了确定和一些缺点进行了讨论。首先，电器使用和活动之间的联系没有证据。我们提出了新的数据收集方法来解决这一差距。第二，除了热舒适性，服务的期望，这可能是一个重要的灵活性来源，是代表性不足，他们纳入需求模型将提高他们在这方面的预测能力。最后，灵活性可以在一系列时间尺度上存在，从即时反应到长期趋势。需求响应计划参与者的纵向时间使用数据可能能够说明这些问题。本文件的建议旨在加强目前最先进的基于活动的模式，并为评估需求反应提供有用的工具。
Demand response is receiving increasing interest as a new form of flexibility within low-carbon power systems. Energy models are an important tool to assess the potential capability of demand side contributions. This paper critically reviews the assumptions in current models and introduces a new conceptual framework to better facilitate such an assessment. We propose three dimensions along which change could occur, namely technology, activities and service expectations. Using this framework, the socio-technical assumptions underpinning ‘bottom-up’ activity-based energy demand models are identified and a number of shortcomings are discussed. First, links between appliance usage and activities are not evidence-based. We propose new data collection approaches to address this gap. Second, aside from thermal comfort, service expectations, which can be an important source of flexibility, are under-represented and their inclusion into demand models would improve their predicative power in this area. Finally, flexibility can be present over a range of time scales, from immediate responses, to longer term trends. Longitudinal time use data from participants in demand response schemes may be able to illuminate these. The recommendations of this paper seek to enhance the current state-of-the-art in activity-based models and to provide useful tools for the assessment of demand response.
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