ABSTRACT Många nybyggda bostadshus och fabriker är utrustade med anläggningar för att omvandla energi från gröna källor, såsom solenergi, till el. Elkonsumenter kan mata in den extra el som de inte konsumerar i det smarta nätet för försäljning, vilket är tillåtet enligt lag i länder som Japan. För att minska elanvändningen under hög tid införs ofta tidsförändrande prissättningssystem i smarta nät, både för den el som säljs till konsumenter och för den el som köps av konsumenter. Tack vare utvecklingen av cyberfysiska system och avancerad teknik för kommunikation och beräkning är nuvarande smarta nät vanligtvis nätverksanslutna, och det är möjligt att integrera information som väderprognoser i ett sådant nätverkat smart nät. Således kan vi förutsäga framtida nivåer av elproduktion (t.ex. energi från sol- och vindkällor, vars produktion främst påverkas av vädret) med hög noggrannhet med hjälp av denna information och historiska data. Det viktigaste problemet för konsumenterna blir då hur man schemalägger sina inköp från och försäljning till det nätverksanslutna smarta nätet för att maximera sina fördelar genom att gemensamt överväga den nuvarande lagringsstatusen, tidsförändrande prissättning, och framtida elförbrukning och elproduktion. Detta problem är inte trefaldigt och är av avgörande betydelse för att bland annat förbättra användningen av smarta nät och locka till sig konsumentinvesteringar i nya energiproduktionssystem. I detta dokument inriktar vi oss på ett sådant nätbaserat smart nätsystem, där framtida elproduktion förutses med rimlig noggrannhet baserad på väderprognoser. Vi schemalägger konsumenternas beteende med hjälp av en Markov beslutsprocess modell för att optimera konsumenternas nettofördelar. Resultaten av omfattande simuleringar visar att det föreslagna systemet avsevärt överträffar det konkurrerande referenssystemet. INDEX TERMS Smarta rutnät, Markovs beslutsprocess, schemaläggning av algoritmer, tidsvarierande system.
Författarna i REF använder en Markov-beslutsprocessbaserad modell för att schemalägga konsumenternas beteende för att optimera konsumenternas nettofördelar.
Markov-Decision-Process-Assisted Consumer Scheduling in a Networked Smart Grid
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}