Sammanfattning av denna webbsida: Programmet Demand response (DR) kan förskjuta toppbelastningen till låg belastningstid och därigenom minska utsläppen av växthusgaser och tillåta energibesparing. I denna studie, hemma energihantering schemaläggning regulator av bostäder DR strategi föreslås med hjälp av hybrid blixtnedslag söka algoritm (LSA)-baserade artificiella neurala nätverk (ANN) för att förutsäga den optimala ON / OFF status för hem apparater. Följaktligen förbättras den planerade driften av flera apparater i form av kostnadsbesparingar. I den föreslagna metoden, en uppsättning av de vanligaste hushållsapparater modelleras, och deras aktivering kontrolleras av hybrid LSA-ANN baserad hemma energihantering schemaläggning controller. Fyra apparater, nämligen luftkonditionering, varmvattenberedare, kylskåp och tvättmaskin (WM), utvecklas av Matlab/Simulink enligt kundens önskemål och prioritet av apparater. Den ANN-regulatorn måste justeras korrekt med hjälp av lämplig inlärningshastighet värde och antal noder i de dolda skikten för att schemalägga apparaterna optimalt. Med tanke på att det är svårt att hitta lämpliga ANN-stämningsparametrar, hybridiseras LSA-optimeringen med ANN för att förbättra ANN-prestandan genom att välja optimala värden för neuroner i varje dolt lager och inlärningshastighet. Därför kan noggrannheten i ON/OFF-beräkningen förbättras med hjälp av ANN. Resultaten av hybriden LSA-ANN jämförs med resultaten från hybridpartikelsvärmoptimering (PSO) baserad ANN för att validera den utvecklade algoritmen. Resultaten visar att hybriden LSA-ANN överträffar hybriden PSO-baserad ANN. Den föreslagna schemaläggningsalgoritmen kan avsevärt minska den maximala energiförbrukningen under DR-händelsen med upp till 9,7138 % med beaktande av fyra apparater per 7-timmarsperiod. Nyckelord: blixtnedslagssökningsalgoritm (LSA); energihanteringssystem i hemmet (HEMS); artificiellt neuralt nätverk (ANN); schemaläggning av belastning; svar på efterfrågan i bostäder (DR)
Ahmed m.fl. REF föreslog en hybrid Lightning Search Algorithm (LSA)-baserad Artificial Neural Network (ANN) för att förutsäga optimal on/off-status för hushållsapparater, som kan ge ingångar (t.ex., uppskattade vissa kandidat körtider för apparater) för att fungera som våra ECS-problem.
Hybrid LSA-ANN Based Home Energy Management Scheduling Controller for Residential Demand Response Strategy
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}