Över hela världen är innovation med integrering av informations- och kommunikationsteknik (IKT) med fysisk infrastruktur en prioriterad fråga för regeringarna när det gäller att sträva efter ett smart, grönt liv för att förbättra energieffektiviteten, skydda miljön, förbättra livskvaliteten och stärka ekonomins konkurrenskraft. Städerna står idag inför många utmaningar, bland vilka energieffektivitet i bostäder och bostäder är ett centralt krav. Att uppnå det framgångsrikt med hjälp av intelligenta sensorer och kontextuella system skulle bidra till att bygga smarta städer i framtiden. I en smart hemmiljö Home Energy Management spelar en avgörande roll för att hitta en lämplig och tillförlitlig lösning för att minska toppefterfrågan och uppnå energibesparing. I detta dokument föreslås en ny metod som kallas Home Energy Management som en tjänst (HEMaaS) som är baserad på neurala nätverk baserad Q-lärande algoritm. Även om flera försök har gjorts tidigare för att ta itu med liknande problem, de utvecklade modellerna inte tillgodoser att maximera användarvänligheten och robustheten i systemet. I denna artikel har författare föreslagit en avancerad Neural Fited Q-learning metod som är självlärande och adaptiv. Den föreslagna metoden ger ett flexibelt och energieffektivt beslutssystem för energihushållning i hemmet. En typisk kanadensisk bostadsmodell har använts i detta papper för att testa den föreslagna metoden. På grundval av analysen fann man att den föreslagna metoden erbjuder en snabb och genomförbar lösning för att minska efterfrågan och spara energi under toppperioden. Det bidrar också till att minska koldioxidutsläppen från bostäder. När de väl har antagits kan stadsblock med betydande bostäder avsevärt minska den totala energiförbrukningen genom att minska eller flytta sin energiefterfrågan under toppperioden. Detta skulle definitivt hjälpa lokala kraftdistributionsföretag att optimera sina resurser och hålla tariffen låg på grund av minskad toppefterfrågan.
En hemenergihantering som en tjänst (HEMaaS) metod undersöktes av författarna i REF.
Energy Management in Smart Cities Based on Internet of Things: Peak Demand Reduction and Energy Savings
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}