Reimaginando la Respuesta a la Demanda con Perspectivas de Comportamiento

La Respuesta a la Demanda (DR) es una forma de gestionar el uso de la electricidad de manera eficiente. Anima a la gente a ajustar su consumo eléctrico según las señales de precios, lo que ayuda a mantener el equilibrio de la red eléctrica y a reducir costos. Sin embargo, muchos modelos actuales de DR no tienen en cuenta cómo las personas a menudo toman decisiones que no son puramente lógicas. Este documento habla de una nueva manera de modelar el uso de electricidad en los hogares, considerando estos comportamientos menos que racionales.

#El desafío con los modelos actuales

Los modelos tradicionales de DR asumen que la gente toma decisiones racionales para minimizar sus facturas de electricidad ajustando su consumo cuando los precios cambian. Aunque pueden actuar así a corto plazo, sus elecciones pueden verse influenciadas por emociones y sesgos a lo largo de períodos más largos. Ignorar estos factores puede crear problemas, llevándolos a tener expectativas poco realistas sobre el uso de energía y potencialmente obstaculizando la efectividad de los programas de DR.

#Reconociendo el comportamiento irracional

Cuando la gente toma decisiones sobre el consumo de electricidad, varios factores psicológicos pueden influir en sus elecciones. Tres aspectos importantes a considerar son:

1. Aversion a la pérdida: La gente siente más intensamente el dolor de perder algo que la satisfacción de ganar algo. En este contexto, si se les pide que reduzcan su uso eléctrico, pueden sentir más incomodidad que satisfacción al ahorrar dinero si aumentan su uso.

2. Incoherencia temporal: La gente a menudo prefiere beneficios inmediatos sobre ventajas futuras. Por ejemplo, podrían planear ahorrar energía más adelante, pero en el momento deciden usar más electricidad porque se siente mejor o es más fácil.

3. Racionalidad Limitada: Este principio sugiere que las personas toman decisiones basadas en información limitada y capacidad cognitiva. En la práctica, esto puede llevar a elecciones subóptimas en cuanto a la gestión de su uso eléctrico.

#El modelo de almacenamiento en baterías comunitarias

Para entender mejor cómo estos comportamientos afectan el uso de electricidad, analizamos un modelo de negocio de almacenamiento en baterías comunitarias (CBS). Un CBS permite a los hogares almacenar energía excedente generada por paneles solares en el techo o comprar electricidad durante períodos de baja demanda y usarla en momentos de alta demanda para ahorrar dinero.

A medida que aumenta el uso de paneles solares en las comunidades, crece la necesidad de sistemas de CBS. Ayudan a gestionar el flujo de energía y pueden reducir costos para los hogares. La efectividad del CBS depende en gran medida de predecir con precisión cuánta electricidad consumirá una comunidad.

#Importancia de la predicción

Predecir con precisión el consumo de electricidad es vital para el éxito de los proyectos de CBS. Esto incluye dos razones principales:

1. Arbitraje energético: Esto significa comprar electricidad cuando está barata y venderla cuando los precios son altos. Para hacerlo de manera efectiva, los operadores de CBS necesitan una buena estimación del uso futuro de energía en la comunidad.

2. Gestión de la demanda máxima: Gestionar la demanda máxima es esencial porque a menudo lleva a costosas actualizaciones en la red eléctrica. El CBS puede ayudar a mitigar estos costos almacenando energía para usar durante períodos de alta demanda.

#Modelos de predicción tradicionales

En el pasado, se han desarrollado varios modelos de predicción para anticipar el consumo diario de electricidad. Sin embargo, estos modelos a menudo tienen problemas para proporcionar pronósticos precisos cuando los patrones de consumo futuros difieren significativamente de las tendencias históricas.

Los hogares modernos con paneles solares y vehículos eléctricos introducen nuevas variables que pueden complicar aún más estas predicciones. Dado que los precios pueden fluctuar significativamente, esto crea un desafío para medir con precisión cuánta electricidad se usará en cualquier momento.

#Nuevo enfoque para modelar el comportamiento

Para desarrollar un modelo de DR más preciso que considere estos factores psicológicos, creamos un sistema que combina elementos del comportamiento irracional con técnicas tradicionales de predicción. Así es como funciona:

1. Modelando la utilidad con aversión a la pérdida e incoherencia temporal: Incorporamos la aversión a la pérdida reconociendo que reducir el consumo causa incomodidad a los usuarios. Nuestro modelo refleja esto haciéndolos más sensibles a las pérdidas al reducir el consumo en comparación con las ganancias de aumentarlo.

2. Abordando la incoherencia temporal: Los usuarios a menudo tienden a subestimar la incomodidad asociada con acciones futuras. Nuestro modelo utiliza un método llamado descuento hiperbólico, que ajusta la incomodidad percibida a lo largo del tiempo. Este aspecto ayuda a demostrar por qué los usuarios pueden cambiar sus planes a medida que se acerca el momento de actuar.

3. Considerando la aleatoriedad como racionalidad limitada: Integramos la aleatoriedad de las decisiones de los usuarios, que proviene de sus limitaciones cognitivas. Para capturar este elemento, empleamos técnicas estadísticas avanzadas para analizar patrones de consumo pasados, lo que nos permite generar predicciones realistas.

#Extrayendo aleatoriedad en los patrones de consumo

Para analizar cómo los comportamientos impredecibles pueden afectar el consumo, utilizamos un método llamado descomposición estacional múltiple usando Loess (MSTL). Esta técnica ayuda a descomponer los datos de consumo históricos en patrones estacionales, tendencias y aleatoriedad.

Al hacerlo, podemos captar los elementos de imprevisibilidad en el uso de electricidad. También nos aseguramos de que la aleatoriedad que identificamos siga una distribución gaussiana, una suposición estadística común, para confirmar la precisión de nuestro modelo.

#Uso de procesos gaussianos no estacionarios

Dada la naturaleza aleatoria del comportamiento de los usuarios, implementamos un proceso gaussiano no estacionario para modelar esta aleatoriedad de manera más efectiva. El aspecto no estacionario nos permite ajustarnos a las condiciones cambiantes a lo largo del tiempo, lo que lleva a pronósticos más confiables del uso de electricidad en diferentes períodos del día.

#Implementando el modelo del operador de CBS

Al recibir datos de consumo pronosticados de los hogares, el operador de CBS puede programar cómo usar mejor la batería comunitaria. Así es como:

1. Objetivo del operador de CBS: El operador busca minimizar los costos operativos mientras gestiona el consumo de electricidad de manera eficaz. Esto implica considerar varios costos asociados con la compra y uso de electricidad.

2. Restricciones: Hay límites sobre cuánta electricidad se puede cargar o descargar del CBS, reflejando los límites físicos reales del sistema.

3. Optimización estocástica: Para gestionar la imprevisibilidad del comportamiento del usuario, expandimos el modelo de operación de CBS a un marco probabilístico. Este enfoque permite al operador tener en cuenta la aleatoriedad del consumo eléctrico al tomar decisiones.

#Estudio de simulación

Para evaluar el impacto del comportamiento irracional y los beneficios de nuestro nuevo modelo, realizamos una simulación utilizando datos del mundo real de varios hogares. Esto es lo que encontramos:

1. Ahorros de energía: El modelo de operación de CBS que consideró el comportamiento irracional resultó en ahorros notables en costos de electricidad para los hogares.

2. Ingresos para los operadores de CBS: Los operadores que utilizaron el modelo de restricciones de probabilidad, que tenía en cuenta mejor la imprevisibilidad, experimentaron un aumento significativo en los ingresos en comparación con aquellos que usaron modelos tradicionales.

3. Prosumidores solares: Los hogares con paneles solares se beneficiaron de facturas de electricidad más bajas bajo nuestro nuevo sistema. Al almacenar el exceso de energía generada durante el día, pudieron compensar su uso durante las horas de la tarde a costos más bajos que usando electricidad de la red.

#Conclusión

Esta investigación enfatiza la importancia de considerar el comportamiento humano en el modelado del consumo de electricidad. Al integrar factores psicológicos como la aversión a la pérdida, la incoherencia temporal y la racionalidad limitada, desarrollamos un marco más robusto y realista para entender cómo los consumidores responden a las señales de precios.

Nuestro modelo propuesto de almacenamiento en baterías comunitarias demuestra cómo estos conocimientos pueden mejorar las estrategias de respuesta a la demanda, llevando a mayores ingresos para los operadores mientras proporciona beneficios financieros para los consumidores. Los desarrollos futuros pueden aprovechar aún más estos hallazgos para mejorar las soluciones de gestión energética en comunidades residenciales, fomentando en última instancia un futuro energético más sostenible.