2020 年 1 月会员网络研讨会 |阿里·迈赫马尼

预测性需求侧管理优化

作者：Ali Mehmani，Prescriptive Data 核心研究主管

2020 年 1 月 22 日，星期三 |下午 2:00-3:00（美国东部时间） 

响应基于市场的电价的需求侧管理 (DSM) 可以潜在地提高电网的效率和可靠性。我们引入了一种新颖的、提前一天的 DSM 框架，该框架优化了办公楼中的温度设定点和电池调度，但受制于时变和/或基于需求的电价。为了反映现实世界的实施，我们的框架分两步运行。首先，在被动、仅电池 DSM 优化过程中，使用给定建筑物的历史天气和电力负荷数据来确定其最佳电池容量。其次，一旦安装了电池，提前一天的实时 DSM 算法会优化建筑物的日常温度设定点和电池的充电/放电模式。优化目标是在满足乘员热舒适度的同时，最大限度地降低总运营成本（关税费用和电池系统）。 

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