DR et l’analyse autonome de la demande flexible

DR estime l’inscription, les appels et les effets des ressources flexibles sur la charge électrique. Vous pouvez l’exécuter indépendamment de DERP avec ses propres entrées de marché, mesures, programmes et profils. Le couplage à DERP est optionnel lorsque l’étude doit intégrer l’évolution des marchés par adoption et retourner les effets de répartition au calcul de potentiel.

Questions traitées

Combien d’unités sont admissibles, inscrites et appelées selon les hypothèses du programme?
Comment l’effacement, la précharge et le rebond modifient-ils une journée type ou une courbe annuelle horaire?
Quelle réduction de pointe reste-t-il après les interactions entre ressources?
Quels services réseau admissibles peuvent être servis, sous les plafonds et contraintes d’exploitation?
Comment les incitatifs, la participation, le filtrage économique et la concurrence entre programmes changent-ils le résultat?

Deux contextes d’exécution

Contexte	Préparation des marchés et mesures	Résultat
Étude DR autonome	DR lit directement ses classeurs et prépare les données de répartition	Rapports DR sur impacts, charge, inscription et économie
DR connecté à DERP	DERP transmet marchés et impacts par année/scénario	Rapports DR et retour de certains résultats dans DERP

Les deux moteurs sont distribués dans le paquet Python derp. DR autonome peut lire la caractérisation des mesures DER pour ses calculs économiques sans exécuter les moteurs de potentiel technique, économique ou réalisable de DERP. Le terme impact autonome par unité dans les sorties DR a un deuxième sens : l’impact d’une ressource évaluée indépendamment, avant les interactions du portefeuille. Cette métrique ne décrit pas si l’étude entière a été lancée avec ou sans DERP.

Exécution locale

Après installation et configuration selon le README, consultez le CLI du module DR :

python -m derp.run_demand_response --help

Une étude autonome à partir de classeurs utilise les chemins d’entrée suivants, à adapter aux fichiers réels :

python -m derp.run_demand_response \
  --source write-to-file \
  --dr-measures "data/inputs/DR Measures.xlsx" \
  --der-measures "data/inputs/Measures.xlsx" \
  --markets "data/inputs/Markets.xlsx" \
  --programs "data/inputs/Programs.xlsx" \
  --settings "data/inputs/Settings.xlsx" \
  --valuations-and-rates "data/inputs/Valuations and Global Inputs.xlsx" \
  --adoption "data/inputs/Adoption.xlsx" \
  --output_file "data/outputs/DR_Outputs.zip"

Le paquet enregistre actuellement la commande de console derp; l’appel DR ci-dessus passe par son module Python distinct. Ne supposez pas qu’un exécutable de console drp est installé.

Portée temporelle et réseau

L’analyse en journées types représente chaque période par des courbes de 24 heures de semaine, de fin de semaine et de pointe, avec les évaluations de numéros d’appel configurées. L’analyse annuelle conserve les 8 760 heures et leurs contraintes d’appels, d’espacement et de disponibilité. Une journée type ne remplace pas cette chronologie. Les modes local, regional-bulk et bulk modifient l’agrégation du réseau utilisée pour les couches de charge et la répartition. Une réduction de pointe locale et celle du système agrégé répondent à des questions différentes; indiquez le mode actif avec les résultats.

Spécification du modèle

DR est une analyse de planification fondée sur des profils et hypothèses de programme fournis. Les stratégies enregistrées placent les ressources successivement; leurs résultats ne garantissent pas un optimum global du portefeuille et ne représentent pas le contrôle de dispositifs en temps réel.

​Questions traitées

​Deux contextes d’exécution

​Exécution locale

​Portée temporelle et réseau

​Spécification du modèle

Questions traitées

Deux contextes d’exécution

Exécution locale

Portée temporelle et réseau

Spécification du modèle