Effects of elasticity and tariff structures on the profitability of a microgrid project

The following work shows a different aspect of microgrid planning and modeling, introducing the concepts of elasticity of demand and tariff structures into the context of an already existing microgrid optimization software. To start, a research work has been done on existing tariff structures and the context in which they are applied. There has been extensive research for what concerns tariffs applied to microgrids and different results are presented throughout literature. Tariff structures can have different concept behind their formulation, the most common and known are flat tariffs, where customers pay a fixed amount per kWh consumed. But there are several examples of power-based structures, where the bill is based on the peak power reached by the costumer during a determined period. Another important concept to be introduced is the elasticity of demand. Disregarding the elasticity and increasing the price to get higher profits would not be realistic: costumer will, in general, turn off some appliances when the electricity price rises. Extensive research and various examples are present in literature, with relevant studies for this thesis being presented later on. The elasticity effect is introduced in the model, that has been adapted for the scope of this work. Load data have been taken from a paper discussing a microgrid in a village in Uganda, which is the grid modelled by the software. The data has been classified in fixed demand and variable demand, the former is not dependent on the elasticity, the latter is. The results support the thesis: the project under the minimization of costs point of view seemed convenient but, after analyzing how the load reacts to prices, it is shown that the project is, indeed, not profitable. The aim of the following work is to highlight this particular aspect of microgrid optimization and modeling.

La tesi evidenzia diversi aspetti dell’ottimizzazione e modellazione delle microreti, introducendo i concetti chiave di elasticità della domanda e strutture tariffarie nel contesto di un software di modellazione esistente. Il lavoro inizia con la ricerca e lo studio delle strutture tariffarie esistenti all’interno del contesto in cui sono state applicate. Diversi studi hanno tentato di proporre diverse strutture per le microreti, trovando vari risultati attraverso la letteratura. Le strutture tariffarie possono avere diversi principi alle loro spalle, il più usato e conosciuto è la classica tariffa fissa, dove il consumatore paga un contributo fisso per ogni kWh consumato. Ci sono, però, diversi esempi di tariffe basate sul picco di potenza, dove il consumatore paga a seconda del picco di potenza raggiunto durante un periodo predeterminato. Il secondo importante concetto introdotto è l’elasticità della domanda. Non considerare questo concetto e aumentare i prezzi per avere profitti più alti non è realistico: i consumatori cercheranno di ridurre il proprio carico per risparmiare, producendo meno profitti per il gestore. La letteratura riporta diversi esempi e studi che cercano di trovare un valore per l’elasticità della domanda. L’elasticità è stata introdotta nel modello esistente, che è stato adattato per meglio rappresentare il caso in esame. Il modello originale è stato costruito per ottimizzare una rete per un villaggio nell’est dell’Uganda, in Africa Centrale, e i dati per il carico sono stati presi dallo stesso paper che discute il funzionamento del software. Il carico è stato quindi diviso in domanda fissa e domanda variabile, dove solo il secondo è influenzato dall’elasticità. In conclusione, i risultati ottenuti supportano la tesi iniziale: il progetto, se guardato dal punto di vista della minimizzazione del costo, sembra essere conveniente. Analizzando come il carico reagisce al prezzo della tariffa, invece, si evidenzia come il progetto risulti in perdita. L’obbiettivo di questa tesi è, appunto, sottolineare l’importanza che il prezzo e l’elasticità hanno rispetto ai profitti di un progetto.