Definition of the Time Zones of a Dynamic Tariff for a Potential Group of Flexible Electricity Consumers

W artykule omówiono definicję stref czasowych wielostrefowej taryfy dynamicznej dla odbiorców grupy taryfowej G12. Badanie zostało przeprowadzone z zastosowaniem analizy skupień, czyli grupowania obiektowego, wykorzystywanego do wyodrębniania jednorodnych grup obiektów, za pomocą algorytmu k-średnich. Analiza została przeprowadzona dla czterech wylosowanych dób roku, obejmujących dni świąteczne oraz dni robocze w okresie letnim i zimowym. Wybór danych wejściowych obejmował uśrednione standardowe profile zużycia energii elektrycznej dla odbiorców w grupie taryfowej G12, kurs średni ważony z rynku dnia następnego (RDN) oraz temperaturę otoczenia. Badanie polegało na doborze liczby skupień dla danej doby roku, z uwzględnieniem funkcji celu – minimalizacji zmienności danych wewnątrz skupień i maksymalizacji zmienności danych między poszczególnymi skupieniami. Do oceny otrzymanych wyników posłużono się wskaźnikiem Daviesa-Bouldina, zdefiniowanego jako metryka oceny algorytmów grupowania. Z rezultatów przeprowadzonej analizy wynika, że uzyskany podział stref czasowych dla wielostrefowej taryfy dynamicznej cechuje się większą szczegółowością (trzy lub cztery strefy) niż w taryfie płaskiej G12 (dwie strefy).

The paper discusses the definition of time zones of a multi-zone dynamic tariff for customers in the G12 tariff group. The study employed cluster analysis, i.e. object grouping, used to isolate homogeneous groups of objects by the k-means algorithm. Subject to analysis were four randomly selected days of the year, including holidays and workdays in summer and winter. The selected input data included the averaged standard electricity consumption profiles for customers in the G12 tariff group, the weighted average price from the day-ahead market (DAM) and the ambient temperature. The study consisted in the selection of the number of clusters for a given day of the year, including the objective function – the minimum variability of data within clusters and maximum variability of data between individual clusters. The Davies-Bouldin index, defined a metric for evaluating clustering algorithms, was used to evaluate the obtained results. The results of the analysis show that the division of time zones obtained for a multi-zone dynamic tariff is characterized by greater detail (three or four zones) than in the flat G12 tariff (two zones).