I ett smart rutnät har flera optimeringstekniker utvecklats för att schemalägga belastningen i bostadsområdet. De flesta av dessa tekniker syftar till att minimera energiförbrukningskostnaderna och komforten hos elkonsumenten. Omvänt är det fortfarande en utmanande uppgift att upprätthålla en balans mellan två motstridiga mål: energiförbrukningskostnader och användarkomfort. Därför strävar vi i detta dokument efter att minimera elkostnaderna och användarolägenheterna samtidigt som vi tar hänsyn till den högsta energiförbrukningen. I detta avseende implementerar och analyserar vi prestandan hos en traditionell dynamisk programmeringsteknik (DP) och två heuristiska optimeringstekniker: genetisk algoritm (GA) och binär partikelsvärmoptimering (BPSO) för hantering av bostadsbelastning. Baserat på dessa tekniker, föreslår vi ett hybridsystem som heter GAPSO för boende belastning schemaläggning, för att optimera den önskade objektiva funktionen. För att minska problemets komplexitet används multidimensionell knapsack för att säkerställa att belastningen på elkonsumenten inte ökar under rusningstid. Den föreslagna modellen utvärderas på grundval av två prissättningssystem: dag före och kritisk toppprissättning för enstaka och flera dagar. Dessutom beräknas och analyseras möjliga regioner för att utveckla ett samband mellan energiförbrukning, elkostnader och användarobehag. Simuleringsresultaten jämförs med GA, BPSO och DP och validerar att det föreslagna hybridsystemet återspeglar betydande besparingar i elräkningar med minsta möjliga användarobehag. Dessutom visar resultaten en fenomenal minskning av toppeffektförbrukningen.
Ett hybridsystem för planering av bostadsbelastningar, GAPSO, infördes av författarna i REF.
Towards Cost and Comfort Based Hybrid Optimization for Residential Load Scheduling in a Smart Grid
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}