Sammanfattning av denna webbsida: Även om EU 2012 har främjat energieffektivitet för att säkerställa en gradvis minskning av energiförbrukningen med 20 % fram till 2020, har EU:s mål för energieffektivitet ökat och utvidgats till nya tidshorisonter. Därför har man under 2016 kommit överens om ett nytt förslag för 2030 om ett mål för energieffektivitet på 30 %. Under de senaste åren noterades dock den största ökningen i Rumänien, även om hushållens elförbrukning minskade i EU-28. Med tanke på att den beräknade förbrukningstoppen ökar och att hanteringen av energiförbrukningen för bostadsverksamhet är en viktig åtgärd för att förbättra energieffektiviteten, eftersom dess förhållande från den totala förbrukningen kan vara omkring 25–30 %, föreslår vi i detta dokument en informatiklösning som hjälper både elleverantörer/nätoperatörer och konsumenter. Den innehåller tre modeller för optimering av elförbrukningen, profiler, klusterbildning och prognos. Med denna lösning kan den dagliga driften av apparater optimeras och schemaläggas för att minimera förbrukningstoppen och minska belastningen på nätet. För optimering föreslår vi tre algoritmer för att flytta driften av de programmerbara apparaterna från topp till off-peak timmar. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för leverantören att tillämpa attraktiva taxor vid användningstidpunkten på grund av att det blir mer förutsägbart att jämna ut förbrukningstopparna och därmed förbättrar strategierna på elmarknaderna. Enligt resultaten av optimeringsprocessen jämför vi de föreslagna algoritmerna som betonar fördelarna. För att bygga konsumtionsprofiler utvecklar vi en klusteralgoritm baserad på självorganiserande kartor. Genom att köra algoritmen för tre scenarier, väl avgränsade profiler erhålls. När det gäller konsumtion prognos, mycket exakt feedforward artificiella neurala nätverk algoritm med backpropagation genomförs. Slutligen testar vi dessa algoritmer med hjälp av flera datauppsättningar som visar deras prestanda och integrerar dem i en web-service informatiklösning som en prototyp.
Oprea m.fl. REF föreslår informatiklösning som optimerar dagliga driftsapparater, minimerar förbrukningstoppen och minskar belastningen på huvudnätet med hjälp av det artificiella neurala nätverket (ANN).
Informatics Solution for Energy Efficiency Improvement and Consumption Management of Householders
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}