Zonnepanelen en windturbines, zijn twee belangrijke hernieuwbare energietechnologieën met een enorm potentieel in de strijd tegen de klimaatopwarming maar vertonen twee belangrijke nadelen: een beperkte voorspelbaarheid en variabiliteit. Vraagsturing in de sector van verwarming en koeling met behulp van elektriciteit wordt vaak voorgesteld als een deel van de oplossing voor variabiliteit, door het verschuiven van elektriciteitsvraag om een betere overeenstemming te bekomen met de elektriciteitsopwekking door hernieuwbare energie. Hierbinnen focust dit werk zich op residentiële gebouwen die verwarmd worden met behulp van een warmtepomp. Deze gebouwen vertonen potentieel voor vraagsturing door het benutten van de gebouwmassa en warmwatervat als thermische energieopslag. Dit laat toe om de vraag naar thermisch comfort los te koppelen in de tijd van het elektriciteitsgebruik van de warmtepomp.

Dit werk presenteert een geïntegreerde modellering die een expliciete modellering combineert van zowel het elektriciteitsopwekkingssysteem als de flexibiliteit in residentiële gebouwen met warmtepompen. Voor het laatste wordt een lineair optimalisatieprobleem voorgesteld. De toegevoegde waarde van deze modellering wordt aangetoond tegenover andere methodologieën in de literatuur. Verder wordt het potentieel van vraagsturing voor residentiële warmtepompen onderzocht in twee gevalstudies, waaronder de positieve werking op CO2 emissies, operationele kosten en de elektriciteitsvraagpiek. Dit werk toont ook aan dat de modellering toegepast kan worden in de praktijk, om de respons in te schatten van residentiële warmtepompen op bepaalde prijssignalen. Ten laatste wordt onderzocht indien vraagsturing invloed kan hebben op het ontwerp van residentiële verwarmingssystemen.

Solar and wind energy, captured by PV-panels and wind turbines respectively, are two major RES that pose enormous potential for tackling climate change, but have two important disadvantages: a limited predictability and variability. Demand response (DR) with electrical heating and cooling systems can be part of the solution for variability, by shifting electricity demand away or towards times of shortages or abundances of RES respectively. Within these systems, this work focuses on the heating of residential buildings by means of a heat pump. Residential buildings with heat pumps show potential for DR as the building structure and domestic hot water tank can be used as thermal energy storage. This allows a decoupling in time of the delivery of thermal comfort and the heat pump electricity demand.

This work presents an integrated modeling approach that captures both the incentives for DR by explicitly modeling the electricity generation system as well as the flexibility potential of residential buildings with heat pumps. For the latter, a linear optimal control problem is deducted. Throughout this work, the added value with respect to the literature of this integrated modelling approach is illustrated. Furthermore, this model is employed to study the potential benefits of DR for residential heat pumps in two case studies, illustrated the beneficial effect in terms of CO2 emissions, operational cost savings and reducing peak electricity demand. It is also investigated how this model can be employed in practice, by anticipating the residential heat pumps’ reaction to certain price or load signals. Finally, the possible impacts of DR on residential heating system design is illustrated.