Det smarta nätet spelar en viktig roll för att minska elkostnaderna genom Demand Side Management (DSM). Smarta bostäder, som är en del av det smarta nätet, bidrar i hög grad till att minska elförbrukningen genom schemaläggning av hushållsapparater. Men användarens väntetid ökar på grund av schemaläggningen av hushållsapparater. Detta schemaläggningsproblem är motivationen att hitta en optimal lösning som kan minimera elkostnaden och Peak to Average Ratio (PAR) med minsta väntetid för användaren. Det finns många studier på Home Energy Management (HEM) för kostnadsminimering och maximal belastning minskning. Inget av systemen ägnade dock tillräcklig uppmärksamhet åt att ta itu med flera parametrar (dvs. elkostnader och minskning av toppbelastningen) samtidigt som användarens väntetid var minimal för hushåll med flera bostäder. Därför, i detta arbete, föreslår vi ett effektivt HEM-system med hjälp av den välkända meta-heuristic Genetic Algorithm (GA), den nyligen utvecklade Cuckoo Search Optimization Algorithm (CSOA) och Crow Search Algorithm (CSA), som kan användas för elkostnader och toppbelastning lättnad med minsta användaren väntetid. Integreringen av ett smart ellagringssystem (ESS) beaktas också för en effektivare drift av systemet för hemmaenergihantering (HEMS). Dessutom tog vi elförbrukningsmönstret i realtid för varje bostad, dvs. varje hem har sitt eget boendemönster. Det föreslagna systemet genomförs i en smart byggnad, bestående av trettio smarta bostäder (lägenheter), realtidsprissättning (RTP) och Critical Peak Pricing (CPP) signaler granskas i termer av elkostnadsberäkning för både ett enda smart hem och en smart byggnad. Dessutom presenteras genomförbara regioner för enskilda och flera smarta bostäder, som visar förhållandet mellan elkostnader, elförbrukning och användarens väntetid. Experimentella resultat visar effektiviteten i vårt föreslagna system för enskilda och flera smarta bostäder när det gäller elkostnader och PAR-minimering. Dessutom finns det en kompromiss mellan elkostnader och användare som väntar.
I REF föreslås ett effektivt HEM-system med hjälp av tre heuristiska algoritmer: GA, kråksökalgoritm och göksökoptimeringsalgoritm.
Towards Efficient Energy Management of Smart Buildings Exploiting Heuristic Optimization with Real Time and Critical Peak Pricing Schemes
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}