La demande croissante de charge dans les zones résidentielles et le profil de charge électrique irrégulier nous ont encouragés à proposer un système de gestion de l'énergie domestique (HEMS) efficace pour une planification optimale des appareils électroménagers. Nous proposons une solution basée sur l'optimisation multi-objectifs qui déplace la charge électrique des heures de pointe aux heures creuses en fonction de la courbe de charge objective définie pour l'électricité. Il vise à gérer le compromis entre des objectifs contradictoires : facture d'électricité, temps d'attente des appareils et déplacement de la charge électrique en fonction du schéma de charge électrique défini. Le modèle de charge électrique défini aide à équilibrer la charge pendant les heures de pointe et les heures creuses. De plus, pour le rééchelonnement en temps réel, le concept de coordination entre les appareils ménagers est présenté. Cela aide le planificateur à décider de manière optimale de l'état ON/OFF des appareils afin de réduire le temps d'attente de l'appareil. Alors que les consommateurs d'électricité ont une nature stochastique, pour laquelle les techniques d'optimisation inspirées de la nature fournissent une solution optimale. Pour une planification optimale, nous avons proposé deux techniques d'optimisation : l'optimisation binaire multi-objectifs des essaims d'oiseaux et un hybride d'essaims d'oiseaux et d'algorithmes de recherche de coucous pour obtenir le front de Pareto. De plus, la programmation dynamique est utilisée pour permettre la coordination entre les appareils afin que la planification en temps réel puisse être effectuée par le planificateur à la demande de l'utilisateur. Pour valider la performance des techniques d'optimisation basées sur la nature proposées, nous comparons les résultats des schémas proposés avec les techniques existantes telles que l'optimisation d'essaims de particules binaires multi-objectifs et les algorithmes de recherche de coucous multi-objectifs. Les résultats de la simulation valident les performances des techniques proposées en termes de réduction des coûts d'électricité, de rapport pic/moyenne et de minimisation des temps d'attente. En outre, des fonctions de test pour le front de Pareto convexe, non convexe et discontinu sont mises en œuvre pour prouver l'efficacité des techniques proposées.

La creciente demanda de carga en el área residencial y el perfil irregular de la carga eléctrica nos animaron a proponer un Sistema de Gestión de Energía Doméstica (HEMS) eficiente para una programación óptima de los electrodomésticos. Proponemos una solución basada en la optimización multiobjetivo que desplaza la carga eléctrica de las horas punta a las horas valle de acuerdo con la curva de carga objetiva definida para la electricidad. Su objetivo es gestionar el equilibrio entre los objetivos en conflicto: la factura de electricidad, el tiempo de espera de los electrodomésticos y el desplazamiento de la carga de electricidad de acuerdo con el patrón de carga de electricidad definido. El patrón de carga de electricidad definido ayuda a equilibrar la carga durante las horas pico y baja. Además, para la reprogramación en tiempo real, se presenta el concepto de coordinación entre electrodomésticos. Esto ayuda al programador a decidir de manera óptima el estado de encendido/apagado de los electrodomésticos para reducir el tiempo de espera del electrodoméstico. Considerando que, los consumidores de electricidad tienen una naturaleza estocástica, para lo cual, las técnicas de optimización inspiradas en la naturaleza proporcionan una solución óptima. Para una programación óptima, propusimos dos técnicas de optimización: la optimización binaria de enjambres de aves multiobjetivo y un híbrido de algoritmos de búsqueda de enjambres de aves y cucos para obtener el frente de Pareto. Además, la programación dinámica se utiliza para permitir la coordinación entre los dispositivos, de modo que el programador pueda realizar la programación en tiempo real a petición del usuario. Para validar el rendimiento de las técnicas de optimización basadas en la naturaleza propuestas, comparamos los resultados de los esquemas propuestos con las técnicas existentes, como la optimización de enjambres de partículas binarias multiobjetivo y los algoritmos de búsqueda de cucos multiobjetivo. Los resultados de la simulación validan el rendimiento de las técnicas propuestas en términos de reducción de costos de electricidad, relación pico a promedio y minimización del tiempo de espera. Además, se implementan funciones de prueba para el frente de Pareto convexo, no convexo y discontinuo para demostrar la eficacia de las técnicas propuestas.

The increasing load demand in residential area and irregular electricity load profile encouraged us to propose an efficient Home Energy Management System (HEMS) for optimal scheduling of home appliances. We propose a multi-objective optimization based solution that shifts the electricity load from On-peak to Off-peak hours according to the defined objective load curve for electricity. It aims to manage the trade-off between conflicting objectives: electricity bill, waiting time of appliances and electricity load shifting according to the defined electricity load pattern. The defined electricity load pattern helps in balancing the load during On-peak and Off-peak hours. Moreover, for real-time rescheduling, concept of coordination among home appliances is presented. This helps the scheduler to optimally decide the ON/OFF status of appliances to reduce the waiting time of the appliance. Whereas, electricity consumers have stochastic nature, for which, nature-inspired optimization techniques provide optimal solution. For optimal scheduling, we proposed two optimization techniques: binary multi-objective bird swarm optimization and a hybrid of bird swarm and cuckoo search algorithms to obtain the Pareto front. Moreover, dynamic programming is used to enable coordination among the appliances so that real-time scheduling can be performed by the scheduler on user's demand. To validate the performance of the proposed nature-based optimization techniques, we compare the results of proposed schemes with existing techniques such as multi-objective binary particle swarm optimization and multi-objective cuckoo search algorithms. Simulation results validate the performance of proposed techniques in terms of electricity cost reduction, peak to average ratio and waiting time minimization. Also, test functions for convex, non-convex and discontinuous Pareto front are implemented to prove the efficacy of proposed techniques.

شجعنا الطلب المتزايد على الحمولة في المنطقة السكنية وملف تعريف حمل الكهرباء غير المنتظم على اقتراح نظام فعال لإدارة الطاقة المنزلية (HEMS) من أجل الجدولة المثلى للأجهزة المنزلية. نقترح حلاً قائمًا على التحسين متعدد الأهداف ينقل حمل الكهرباء من ساعات الذروة إلى ساعات خارج الذروة وفقًا لمنحنى الحمل الموضوعي المحدد للكهرباء. ويهدف إلى إدارة المفاضلة بين الأهداف المتضاربة: فاتورة الكهرباء ووقت انتظار الأجهزة وتحويل حمل الكهرباء وفقًا لنمط حمل الكهرباء المحدد. يساعد نمط حمل الكهرباء المحدد في موازنة الحمل أثناء ساعات الذروة وخارج ساعات الذروة. علاوة على ذلك، لإعادة الجدولة في الوقت الفعلي، يتم تقديم مفهوم التنسيق بين الأجهزة المنزلية. يساعد هذا المجدول على تحديد حالة تشغيل/إيقاف تشغيل الأجهزة على النحو الأمثل لتقليل وقت انتظار الجهاز. في حين أن مستهلكي الكهرباء لديهم طبيعة عشوائية، والتي توفر لها تقنيات التحسين المستوحاة من الطبيعة الحل الأمثل. من أجل الجدولة المثلى، اقترحنا تقنيتين للتحسين: التحسين الثنائي متعدد الأهداف لأسراب الطيور وهجين من خوارزميات البحث عن أسراب الطيور والوقواق للحصول على واجهة باريتو. علاوة على ذلك، يتم استخدام البرمجة الديناميكية لتمكين التنسيق بين الأجهزة بحيث يمكن تنفيذ الجدولة في الوقت الفعلي بواسطة المجدول بناءً على طلب المستخدم. للتحقق من صحة أداء تقنيات التحسين المقترحة القائمة على الطبيعة، نقارن نتائج المخططات المقترحة مع التقنيات الحالية مثل تحسين سرب الجسيمات الثنائية متعددة الأهداف وخوارزميات البحث عن الوقواق متعددة الأهداف. تتحقق نتائج المحاكاة من أداء التقنيات المقترحة من حيث خفض تكلفة الكهرباء، ونسبة الذروة إلى المتوسط وتقليل وقت الانتظار. كما يتم تنفيذ وظائف الاختبار لجبهة باريتو المحدبة وغير المحدبة والمتقطعة لإثبات فعالية التقنيات المقترحة.