Sammanfattning av denna webbsida: I detta papper undersöks hur man kan utveckla en inlärningsbaserad efterfrågeflexibilitet för elektriska varmvattenberedare i ett smart hem som kan minimera energikostnaden för varmvattenberedaren samtidigt som komfortkraven hos energikonsumenterna uppfylls. För det första utvecklas en inlärningsbaserad, datadriven modell av en elektrisk varmvattenberedare genom att använda ett icke-linjärt autoregressivt nätverk med extern ingång (NARX) med hjälp av neurala nätverk. Modellen uppdateras dagligen så att den bättre kan fånga upp varmvattenberedarens faktiska termiska dynamiska egenskaper, särskilt i verkliga förhållanden. Sedan, ett optimeringsproblem, baserat på NARX varmvattenberedare modell, är framtagen för att optimera energihanteringen av varmvattenberedaren i en dag-för, dynamisk elprisram. En genetisk algoritm föreslås för att lösa optimeringsproblemet mer effektivt. MATLAB (R2016a) används för att utvärdera den föreslagna inlärningsbaserade efterfrågeresponsen genom en beräkningsexperimentstrategi. Det föreslagna tillvägagångssättet jämförs med konventionell metod för drift av en elektrisk varmvattenberedare. Kostnadsbesparingar och fördelar med den föreslagna strategin för energihantering av varmvattenberedare undersöks.
För att förbättra prestandan hos elektriska vattenvärmesystem i smarta hem, Bo Lin et al. har utvecklat en modell baserad på icke-linjära autoregressiva nätverk med extern ingång (NARX) med hjälp av ett neuralt nätverk för elektriska varmvattenberedare för att uppnå komfortkrav med minsta energiförbrukning REF.
Optimal and Learning-Based Demand Response Mechanism for Electric Water Heater System
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}