Selecting a suitable power source, during the design process, for a stand-alone soya business unit is challenging and complex. Especially with the aim of optimizing electrical and thermal energy, as well as minimizing the life cycle cost. During the design and development of a soya business unit it was realized that a design tool is needed to assist with the decision making process when selecting a power source. Waste heat can be recovered from either or both the exhaust gas and cooling system of the power source and can be utilized in the soya process. Research of available literature revealed no design tool to assist with the decision making process of the stand-alone business unit and consequently lead to this study. This dissertation presents different possible power sources that could be utilized in supplying energy to the business unit, as well as design tools available. Advantages and disadvantages of the different power sources are discussed. The shortfalls of a number of the available design tools are also discussed. A diesel generator set was selected as the preferred power source for the business unit. Criteria for this selection included the price per kWhe generated, the ease of maintenance, the availability of the diesel generators in rural areas and the availability of diesel as a fuel. The diesel engine was characterized through experimental work for a more in depth understanding of the energy profile of the engine at part load conditions. These results were used as guidelines in the development of the design tool. The design tool was developed with the aim of being user friendly and versatile. The time intervals of the required load of the business unit are flexible. Different types of power sources and fuels can be used within the design tool. User defined heat exchangers are utilized to calculate the possible heat recovery from the power source. The design tool matches the available energy of different power sources at part load conditions with the required load profile of the soya business unit. It then eliminates power sources that would not be able to deliver the minimum required energy. The running cost is calculated for each of the remaining power sources and the power source with the minimum annualized cost, which includes capital cost, maintenance cost and fuel cost, is suggested. The design tool was verified against a base load condition of the soya business unit and the suggested power source showed a saving of 31,4% in electrical energy, an increased overall efficiency of 24,9% and a saving in annualized cost of 27,3%. The design tool can be used to optimize specific components and design options within a combined heat and power system. Sensitivity analysis can be performed with the design tool to determine various influences on the designed system. / Thesis (M.Ing. (Mechanical Engineering))--North-West University, Potchefstroom Campus, 2008.

Alors que les préoccupations concernant le réchauffement climatique deviennent de plus en plus sérieuses, l'une de ses premières causes: la consommation d'électricité, continue à croître. Une des manières d'endiguer le phénomène pourrait être de mieux équilibrer la consommation et la production, afin d'allumer moins de gros groupes de production, et de permettre l'intégration de plus de sources renouvelables. Le nouveau paradigme du marché de l'électricité incite les consommateurs à réduire leur pic de consommation, et à différer leur consommation quand la demande est moindre, à l'aide d'incitations tarifaires. De nouveaux algorithmes d'optimisation, et de nouvelles méthodologies sont donc nécessaires pour optimiser la puissance d'électrique utilisée par les consommateurs. Schneider Electric propose, à travers le projet européen Arrowhead, d'étudier trois cas applicatifs : un ascenseur avec plusieurs sources énergétiques, une usine manufacturière et un réseau d'eau potable. Pour chacune de ces trois applications, une méthodologie pour optimiser les pics de puissance consommée (parfois à l'aide d'une fonction de coût de l'électricité) est donnée, ainsi que des algorithmes d'optimisation. Dans le cas de l'ascenseur multi-sources, deux contrôleurs couplés sont proposés : l'un au niveau stratégique résolvant un problème linéaire, et l'autre à base de règles au niveau tactique. Dans le cas de l'usine, la méthodologie que nous avons utilisée pour faire des mesures, construire des modèles énergétiques, et finalement optimiser est expliquée. De plus, trois formulations linéaires, ainsi qu'une procédure de recherche locale, et une formulation naïve de programmation par contraintes sont données afin de résoudre le problème d'ordonnancement NP-difficile. Dans le cas du réseau d'eau, une formulation à contraintes quadratiques est utilisée pour comparer des plans de pompage optimisés avec la tactique utilisée habituellement dans le réseau. Les méthodes proposées entraînent des gains sur la facture énergétique de 1.5% à 114%, dépendamment du contexte. De plus, elles permettent aux consommateurs de participer au nouveau marché de l'énergie. Finalement, les connaissances retirées de l'étude de ces trois pilotes sont résumées, et des lignes directrices sont données pour l'optimisation de la facture énergétique d'un système quelconque consommant de l'énergie. / While concerns about global warming have never been so important, one of its first causes: global electricity consumption, is still growing. One way to stem the phenomenon could be to better balance demand and production, in order to switch on less big production groups and to allow the integration of more renewable production sources. The new paradigm of electricity market incites customers to reduce their electricity consumption peak and to shift their consumption when the demand is lower, by introducing economical incentives. Thus, new optimization algorithms and methodologies are needed at the customers side to optimize power usage over time. Schneider Electric proposes, through the Arrowhead European project, to study three application use-cases: an elevator with multiple electricity sources, a manufac- turing plant, and a drinking water network. For each of these use-cases, a methodology to optimize power consumption peaks (sometimes through an electricity cost function) is given, as well as optimization algorithms. For the multisource elevator case, two coupled controllers are proposed: one at the strategic level solving a linear problem, the other one rule-based at the tactical level. For the manufacturing plant, the methodology we used to monitor, build energy models, and finally optimize is explained. Furthermore, three linear formulations are given, as well as a simple local search procedure and a naive constraint satisfaction formulation to handle the NP-hard scheduling problem. For the water network use-case, a quadratically constrained formulation is used to compare optimized pumping plans with the Business As Usual tactic. The methods proposed bring between 1.5% to 114% savings on the energy bill, depending on the context. Moreover, they allow electricity consumers to participate in the demand-response market. Finally, the knowledge extracted from our three use-cases is summarized, and guide- lines are given to optimize the electricity bill of any electricity consumer system.

Les problématiques environnementales (conservation de l’environnement et lutte contre la pollution), économiques (demande d’énergie de plus en plus forte pour un développement socio-économique) et politiques (démocratisation de l’accès à l’énergie) mondiales actuelles imposent un changement de comportement en matière de consommation énergétiques afin de ne pas compromettre la qualité de vie des générations futures. A cette fin, l’utilisation des énergies renouvelables, dont l’énergie solaire photovoltaïque, se présente comme une des solutions les plus prometteuses. Néanmoins, du fait de leurs intermittences, il peut s’avérer nécessaire de recourir à des dispositifs de stockage de l’énergie. Ceux-ci sont généralement utilisés dans le cas des sites isolés du réseau électrique mais de plus en plus de travaux de recherches portent sur l’intégration d'unités de stockage dans les systèmes photovoltaïques connectés aux réseaux électriques (« intelligents »). La mise en œuvre des moyens de stockage ainsi permet d’optimiser la production et d’améliorer la rentabilité de l’électricité produite tout en permettant de lisser les appels en puissances de pointe du réseau. Pour les endroits difficilement accessibles, le stockage de l’électricité permet d’assurer une autonomie énergétique en ajustant la production aux besoins de consommation et inversement. Ceci entraine un processus continu de charges et décharges des unités de stockage qui peut modifier profondément les propriétés physico-chimiques et électriques des systèmes de stockage avec comme conséquence la réduction de la durée de fonctionnement de l’installation. Généralement, les caractéristiques techniques des unités de stockage sont déterminées par les constructeurs dans des conditions idéales de fonctionnement, notamment à courant et température constants. Aussi, lorsque le fonctionnement a lieu dans des conditions climatiques austères, telles que celles des pays du Sahel, la durée de vie réelle de ces systèmes peut s’avérer très différente des prévisions se basant sur les données du constructeur. Ces pays, grands gisements solaires, sont caractérisés par des sols arides et de grandes étendues désertiques. Il y fait très chaud et les populations sont clairsemées en petits hameaux, ce qui fait des systèmes photovoltaïques autonomes les meilleurs candidats pour satisfaire les besoins énergétiques. Pour un dimensionnement approprié et une mise en œuvre efficace, il est important de connaître le comportement des constituants du système dans les conditions climatiques des sites cibles. Il y a lieu en effet de connaître les impacts de celles-ci sur la durée de vie et les caractéristiques des composants, de déterminer le besoin éventuel de dispositifs de conditionnement et d’envisager les études scientifiques et techniques de leur mise en œuvre. Les travaux de recherche envisagés ont pour but de répondre à ces multiples questions en s'appuyant sur une plate-forme expérimentale et des modèles, et de produire à termes des outils informatiques d’aide à la décision / Environmental issues (environmental conservation and the fight against pollution), economic (energy demand increasingly high for socio-economic development) and political (democratic access to energy) current global impose a change in energy consumption-related behavior in order not to compromise the quality of life of future generations. To this end, the use of renewable energies, including solar PV, is as one of the most promising solutions. However, because of their intermittent, it may be necessary to use in energy storage devices. These are generally used in the case of isolated sites of the electricity grid but more and more research work focuses on the integration of storage units in photovoltaic systems connected to electricity networks ( "smart"). The implementation of the storage means and to optimize production and improve the profitability of electricity while enabling smooth network calls in peak powers.For hard to reach areas, the electricity storage ensures energy independence by adjusting production to consumer needs and vice versa. This causes a continuous process of charging and discharging of the storage units that can profoundly change the physicochemical properties and electrical storage systems with consequent reduction in operating life of the installation. Generally, the technical characteristics of storage units are determined by manufacturers under ideal operating conditions, including current and constant temperature. Also, when the operation takes place in austere weather conditions, such as those of the Sahel, the real life of these systems can be very different predictions based on the manufacturer. These countries, large solar fields, are characterized by arid soils and large stretches of desert very hot and the people he makes are scattered in small hamlets, making stand-alone photovoltaic systems the best candidates to meet energy needs. For proper design and effective implementation, it is important to know the behavior of the system components in the climatic conditions of the target sites. It must indeed know the impact of these on the life and characteristics of components, to determine the possible need for conditioning devices and consider the scientific and technical studies of their implementation. The proposed research aim to answer these many questions based on an experimental platform and models, and produce terms of IT tools for decision support

Dans un contexte de réduction des émissions de CO2 dans les systèmes industriels et d’amélioration de leur efficacité énergétique, les chauffages par induction répondent à ces critères. Le procédé consiste à plonger un corps conducteur d’électricité dans un champ magnétique variable, induisant ainsi des courants au sein de la pièce qui se met alors à chauffer par effet Joule. Cette technologie présente l’avantage d’atteindre des températures élevées de manière précise et rapide, sans contact avec la source d’énergie. Si aujourd’hui le contrôle de tels procédés passe par la structure mécanique du chauffage, de nombreuses études ont montré que l’association de plusieurs bobines alimentées par des systèmes d’électronique de puissance fournit une souplesse dans le contrôle des profils de température et une flexibilité vis-à-vis des pièces traitées. Ce travail présente deux systèmes de chauffage par induction. Le premier est un prototype réalisé par EDF considérant trois inducteurs alimentés par trois onduleurs à résonance. Nous nous y intéresserons plus particulièrement par la suite. Le second, en cours de réalisation, met en jeu six inducteurs pour du chauffage au défilé. Leurs caractéristiques, leurs alimentations et leurs fonctionnements sont abordés pour ensuite mettre en place deux modélisations des phénomènes électriques, l’une sous forme de fonctions de transfert, la seconde dans l’espace d’état. L’objectif final est le développement d’une alimentation auto-adaptative capable de contrôler en temps réel le profil de puissance injecté dans les pièces à chauffer afin d’atteindre un profil de température requis avec le minimum d’énergie consommée. L’étude se poursuit avec un inventaire des solutions existantes en termes de commande en boucle ouverte et en boucle fermée des systèmes mono-inducteurs, ainsi que des travaux, plus rares, pour les chauffages multi-inducteurs. De plus, des études ont montré que le contrôle de la température à la surface d’une pièce à chauffer passait par le contrôle des courants dans les inducteurs, en amplitude mais également en phase. C’est pourquoi nous proposons des lois de commande pour asservir les courants dans les inducteurs. Une routine d’optimisation fournit les amplitudes et les phases des courants dans les trois inducteurs permettant d’obtenir le profil de température le plus proche d’un profil de référence. Nous l’avons modifiée de façon à tenir compte de solutions énergétiquement optimisées en intégrant les pertes dans les interrupteurs et les inducteurs. Deux lois de commande originales sont proposées. La première étudie une commande robuste dans l’espace d’état par placement de vecteurs propres. La seconde met en jeu des correcteurs résonants qui confèrent à la boucle du système un module de gain infiniment grand à la fréquence de résonance de sorte qu’ils effacent les effets des perturbations agissant à cette même fréquence. Les méthodes de synthèse de ces correcteurs sont échantillonnées avec un très faible rapport fréquence d’échantillonnage/fréquence de résonance ; les performances sont détaillées et analysées pour le prototype à trois inducteurs. Pour tester plus facilement et valider en partie les lois mises en place, un simulateur analogique a été conçu, sorte d’émulateur reproduisant le comportement des courants dans les inducteurs et des tensions à leurs bornes. Il se base sur la modélisation sous forme de fonctions de transfert et ne comprend donc pas d’onduleur. Par l’intermédiaire d’une carte dSPACE intégrant un DSP, nous avons implanté et validé les deux lois de commande robustes sur le simulateur analogique. Par la suite, pour se rapprocher du système réel, nous avons mis en place une commande rapprochée transformant les trois signaux de commande en sortie des correcteurs vers les rapports cycliques des douze interrupteurs des convertisseurs alimentant les inducteurs. Cette étape a été validée par des essais expérimentaux réalisés en parallèle de nos études. / In the context of reducing carbon dioxide emissions in industrial systems and improving their energy efficiency, induction heaters meet these criteria. The method consists in immersing an electrically conductive body in a variable magnetic field, inducing currents within the piece which then begins to heat by Joule effect. This technology has the advantage of reaching high temperatures accurately and quickly, without contact with the power source. Today the control of such works with mechanical structures. But many studies have shown that the combination of several coils supplied by electronic power systems provides flexibility in controlling temperature profiles and flexibility towards the treated parts. This paper presents two systems of induction heating. The first is a prototype made by EDF considering three inductors supplied by three resonant inverters. We will focus more specifically later on this prototype. The second one, in progress, involves six inductors for scrolling heating. Their characteristics, their power supplies and their functions are discussed and then set up two models of electric phenomena, one form of transfer functions and one form in the state space. The final objective is the development of a self-adaptive power able to control real-time power profile injected into parts of heating to achieve a temperature profile required with minimum energy consumption. The study goes on with a list of existing solutions in terms of open-loop control and closed-loop control for single inductor system, as well as few rarer works for multi-inductors heaters. In addition, studies have shown that control of the surface temperature of the piece to be heated passes by the control of currents in the inductors, in magnitude but also in phase. That is why we propose control laws for controlling inductor currents. An optimization routine provides the magnitudes and phases of the currents in the three inductors to obtain the temperature profile closer to a reference profile. We modified it to take into account energy optimized solutions by integrating the losses in the switches and inductors. Two original control laws are proposed. The first one studies a robust control in the state space by placing eigenvalues and eigenvectors. The second one involves resonant markers that give the system loop gain module infinitely large at the resonant frequency so that they erase the effects of disturbances acting at the same frequency. The methods of synthesis of these markers are sampled with a very low sampling frequency / resonant frequency ratio; performance are detailed and analyzed for the prototype with three inductors. So as to test and validate easily some of the studied laws, an analog simulator was designed, a kind of an emulator, which reproduces the behaviour of the currents in the coils and the voltages at their terminals. It is based on the transfer function model and therefore does not include inverters. Through a dSPACE card integrating a DSP, we have implemented and validated the two robust control laws on the analog simulator. Thereafter, in order to be closer to the real system, we have established a close control which turns the three control signals toward the duty cycles of the twelve switches of the converters supplying the inductors. This step was validated by experimental tests carried out in parallel with our studies.

Cílem práce byl návrh a implementace řídicích algoritmů pro optimalizaci spotřeby energie elektrického vozidla. Hlavním úkolem byla optimalizace rozložení energie mezi hlavním zdrojem energie (bateriemi) a super-kapacitory v průběhu jízdního cyklu. Jízdní výkonový profil je odhadován a předpovězen na základě 3D geografických souřadnic a matematického modelu vozidla. V první části jsou uvedeny komponenty vozidla a jejich modely. Poté jsou představeny algoritmy na základě klouzavého průměru a dynamického programování. Byly provedeny simulace a analýzy pro demostraci přínosů algoritmů. V poslední části je popsána Java implementace algoritmů a také aplikace pro operační systém Android.

Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2017-04-27T18:03:46Z No. of bitstreams: 1 Francisco Elanio Bezerra.pdf: 3173273 bytes, checksum: d46cdeb01bbd348e3926275e79daa4f3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-27T18:03:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Francisco Elanio Bezerra.pdf: 3173273 bytes, checksum: d46cdeb01bbd348e3926275e79daa4f3 (MD5) Previous issue date: 2017-02-02 / The technological advance, in the world, has brought about profound changes in the way the electric energy is generated, distributed and consumed. The increase in electricity consumption and the interruption of power supply in Brazil led to the creation of Decree 5.163/2004, proposing a new model for the sale of electricity in the National Interconnected System through auctions in the free contracting environments between buyers and Sellers, or regulated through auctions promoted by the Electric Energy Trading Chamber (CCEE), which accounts for the difference between contracting and energy consumption and through the settlement price of the differences and promotes the settlement of this energy short-term market .If you have more contracts than consumption, or more consumption than contracts, you will suffer penalties. With the change in the commercialization of energy, the generators and distributors suffer with forecast of consumption and with amount of energy that must contract in the auctions. In this scenario, several techniques such as genetic algorithm, multicriteria decision, fuzzy logic, artificial neural networks among others have been used to optimize the system of buying and selling energy in this new environment. Therefore, the proposal of this work is to develop an intelligent computational system, using historical data from a distributor to forecast demand by consumption class to support decision making in the short term market. The result of the work may provide conditions for a distributor to monitor energy demand by consumption class, provide possibilities for short-term market trading and minimize losses with subcontracting and over-contracting. / O avanço tecnológico, no mundo, trouxe profundas mudanças na forma como a energia elétrica é gerada, distribuída e consumida. O aumento do consumo de energia elétrica e a interrupção no fornecimento de energia no Brasil levaram à criação do Decreto 5.163/2004, propondo um novo modelo de comercialização de energia elétrica no Sistema Interligado Nacional por meio de leilões nos ambientes de contratação livre entre compradores e vendedores, ou regulada, por meio de leilões promovidos pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE). A diferença entre contratação e consumo é contabilizada pela CCEE mensalmente e negociada no mercado de curto prazo. Por meio do preço de liquidação das diferenças é promovida a liquidação dessa energia, cujo mecanismo pode gerar prejuízos ou lucros para a distribuidora que, caso tenha mais contratos do que consumo, ou mais consumo do que contratos, sofrerá penalizações. Com a modificação na comercialização de energia, os geradores e distribuidores sofrem com previsão de consumo e com montante de energia que devem contratar nos leilões. Neste cenário, diversas técnicas, como algoritmo genético, decisão multicritério, lógica fuzzy, redes neurais artificiais entre outras vêm sendo utilizadas para otimizar o sistema de compra e venda que atenda o decreto e mantenha as receitas da geradora e distribuidora. Sendo assim, a proposta deste trabalho é desenvolver uma abordagem computacional utilizando dados históricos de uma distribuidora para previsão de demanda por classe de consumo que sirva de apoio à tomada de decisão no mercado de curto prazo. O resultado do trabalho poderá oferecer condições para uma distribuidora acompanhar a demanda de energia por classe de consumo, fornecer possibilidades para negociação no mercado de curto prazo e minimizar prejuízos com subcontratação e sobrecontratação.

Die verschiedenen Maßnahmen zur Senkung des Kraftstoffverbrauchs von dieselbetriebenen Schienenfahrzeugen sind Gegenstand der Forschung und werden in den kommenden Jahren, bedingt durch weltweit anwachsendes Transportvolumen, begrenzte Ressourcen und steigendes Umweltbewusstsein, weiter an Bedeutung zunehmen. Die Nutzung der Abgasenthalpie des Dieselmotors stellt dabei eine Möglichkeit zur Reduktion des Kraftstoffverbrauchs dar. Im Vergleich zu anderen Methoden ist der absolute Einfluss auf den Verbrauch zwar geringer, eine Kombination ist jedoch möglich und führt zu einer Verbesserung der Energieeffizienz. In dieser Arbeit wird die Möglichkeit der Abgasenthalpienutzung mittels thermoelektrischer Generatoren (TEG) betrachtet. Diese hat den Vorteil einer hohen Leistungsdichte, eines geringen Wartungsaufwands sowie einer einfachen Integration in die Topologie der exemplarisch untersuchten Lokomotive. Bei der Umsetzung sind wesentliche Randbedingungen wie die herrschenden Abgastemperaturen und -massenströme das verfügbare Einbauvolumen und der maximal zulässige Abgasgegendruck, zu beachten. Weiterhin stellt sich die thermomechanische Festigkeit der thermoelektrischen Module (TEM) als Herausforderung dar. Dies macht eine Optimierung auf Systemebene unabdingbar, welche mit numerischen Methoden effizient und wirtschaftlich durchgeführt werden kann. Aufgrund der Systemkomplexität und unterschiedlichen Skalierungsebenen der Systemkomponenten wird dazu ein Multi-Layer-Multi-Scale Optimierungsansatz vorgestellt, welcher eine realitätsnahe Konzeption und Bewertung des Systems ermöglicht. Wesentliche Fragestellungen der thermomechanischen Festigkeit des Moduls, der technischen Realisierbarkeit bis hin zur Gestaltung einer systemleistungsorientierten Betriebsstrategie werden im Laufe des implementierten Prozesses mit Hinblick auf die maßgebende maximale Systemleistung adressiert und beantwortet.

Climate change has already had major impacts on our planet. Loss of sea ice, accelerated sea level rise and longer, more intense heat waves, are a few of these. Many scientists believe that a continued climate change will have even more severe impact on our planet. To tackle the climate change, a fast transition towards renewable energy sources is necessary. One of the most promising sources of renewable energy is solar energy. To achieve the goal of making the world more reliable on solar energy, various actors try to improve the technology and the financial basis regarding this way of extracting energy. In this transition, calculations have to be as accurate as possible, in order to benefit from them when installing solar panels. This bachelor thesis intends to create an investment model for solar plants and an optimization of the plant’s size based on net present value. The model is built in Microsoft Excel, and factors such as electricity prices, electricity production/consumption and several others are taken into account. Based on the comparison with a case study and the calculations made by the model, the results suggest a reliable model. On behalf of Herrljunga Elektriska AB, the model is created to help them generate reliable and fast investment calculations, which will hopefully bring value to their business.

Please read the abstract in the front matter this document / Dissertation (M Eng (Electronic Engineering))--University of Pretoria, 2006. / Electrical, Electronic and Computer Engineering / unrestricted

Transportation has a major impact on our society and environment, contributing 70% of U.S petroleum use, 28% of U.S. greenhouse gas (GHG) emissions, over 34,000 fatalities and 2.2 million injuries in 2013. Punitive approaches to used to tackle environmental issues in the transportation sector, such as congestion pricing have been well documented, although the use of incentives or rewards lags behind in comparison. In addition to the use of more fuel-efficient, alternate energy vehicles and various other energy reduction strategies; energy consumption can be lowered through incentivizing alternative modes of transportation. This paper focused on modifying travelers’ behavior by providing rewards to enable shifts to more energy-efficient modes, (e.g., from auto to either bus or bicycles). Optimization conditions are formulated for the problem to understand solution properties, and numerical tests are carried out to study the effects of system parameters (e.g., token budget and coefficient of tokens) on the optimal solutions (i.e., energy savings). The multinomial logit model is used to formulate the full problem, comprised of an objective function and constraint of a token budget ranging from $5,000-$10,000. Comparably, the full problem is computationally reduced by various parameterization strategies, in that the number of tokens assigned to all travelers’ is parameterized and proportional to the expected energy savings. An optimization solution algorithm is applied with a global and local solver to solve a lagrangian sub-problem and a duo of heuristic solution algorithms of the original problem. These were determined necessary to attain an optimal and feasible solution. Input data necessary for this analysis is obtained for the Town of Amherst, MA from the Pioneer Valley Planning Commission (PVPC). The results demonstrated strong evidence to conclude a positive correlation between the system’s energy savings and the aforementioned system parameters. The local and global solvers solution algorithm reduced the average energy consumption by 11.48% - 19.91% and12.79% – 21.09% consecutively for the identified token budget range from a base case scenario with no tokens assigned. The duo of lagrangian heuristic algorithms improved the full problems solution i.e., higher energy savings, when optimized over a local solver, while the parameterized problem formulations resulted in higher energy savings when compared to the full problems’ formulation solution over local solver, but higher energy savings compared over the global solver. The Computational run-time for the global and local solvers solution algorithm for the full problem formulation required 43 hours and 24 minutes consecutively, while the local solver for the lagrangian heuristics and parameterized problem solution algorithm took 13 minutes and 7 minutes consecutively. Future research on this paper will be comprised of a bi-level optimization problem formulation where a high level optimization aims at maximizing system-wide energy savings, while a low-level consumer surplus maximization problem is solved for each system user.