Le Smart Grid (SG) joue un rôle vital dans le réseau électrique moderne.Les données augmentent avec l'augmentation drastique du nombre d'utilisateurs.Une technologie efficace est nécessaire pour gérer cette croissance spectaculaire des données.L' informatique en nuage est ensuite utilisée pour stocker les données et fournir de nombreux services aux consommateurs.Il existe divers centres de données en nuage (DC), qui traitent les demandes provenant des consommateurs.Toutefois, il y a un risque de retard en raison de la grande zone géographique entre le nuage et le consommateur. l'informatique de brouillard est présentée pour minimiser le retard et maximiser l'efficacité. Cependant, la question de l'équilibrage de la charge se pose ; à mesure que le nombre de consommateurs et de services fournis par le brouillard augmente. Ainsi, un mécanisme amélioré est nécessaire pour équilibrer la charge de brouillard. Dans ce document, une architecture à trois couches comprenant des couches de nuage, de brouillard et de consommateur est proposée. Un algorithme méta-heuristique : une optimisation améliorée de l'essaim de particules avec Levy Walk (IPSOLW) est proposée pour équilibrer la charge de brouillard. Les consommateurs envoient une demande aux serveurs de brouillard, qui fournissent ensuite des services. De plus, le cloud est déployé pour enregistrer le les enregistrements de tous les consommateurs et pour fournir les services aux consommateurs, si la couche de brouillard est défaillante. L'algorithme proposé est ensuite comparé aux algorithmes existants : algorithme génétique, optimisation de l'essaim de particules, PSO binaire, coucou avec levy walk et BAT. En outre, les politiques de courtier de service sont utilisées pour une sélection efficace de DC. Les politiques de courtier de service utilisées dans cet article sont : le centre de données le plus proche, optimiser le temps de réponse, reconfigurer dynamiquement avec la charge et la nouvelle politique de courtier de service avancé. En outre, le temps de réponse et le temps de traitement sont minimisés. L'IPSOLW a surperformé à ses algorithmes homologues avec près de 4,89% de meilleurs résultats.

Smart Grid (SG) juega un papel vital en la red eléctrica moderna. Los datos están aumentando con el drástico aumento en el número de usuarios. Se requiere una tecnología eficiente para manejar este crecimiento dramático de datos. La computación en la nube se utiliza para almacenar los datos y proporcionar numerosos servicios a los consumidores. Hay varios centros de datos en la nube (DC), que se ocupan de las solicitudes procedentes de los consumidores. Sin embargo, existe la posibilidad de retraso debido a la gran área geográfica entre la nube y el consumidor. Por lo tanto, un concepto de La computación en niebla se presenta para minimizar el retraso y maximizar la eficiencia. Sin embargo, el problema del equilibrio de carga está aumentando; a medida que crece el número de consumidores y servicios proporcionados por la niebla. Por lo tanto, se requiere un mecanismo mejorado para equilibrar la carga de niebla. En este documento, se propone una arquitectura de tres capas que comprende capas de nube, niebla y consumidor. Un algoritmo metaheurístico: se propone una optimización mejorada del enjambre de partículas con Levy Walk (IPSOLW) para equilibrar la carga de niebla. Los consumidores envían solicitudes a los servidores de niebla, que luego proporcionan servicios. registros de todos los consumidores y para proporcionar los servicios a los consumidores, si falla la capa de niebla. El algoritmo propuesto se compara con los algoritmos existentes: algoritmo genético, optimización de enjambre de partículas, PSO binario, cuco con paseo de impuestos y Bat. Además, las políticas de intermediación de servicios se utilizan para una selección eficiente de DC. Las políticas de intermediación de servicios utilizadas en este documento son: centro de datos más cercano, optimizar el tiempo de respuesta, reconfigurar dinámicamente con carga y la nueva política de intermediación de servicios avanzados. Además, el tiempo de respuesta y el tiempo de procesamiento se minimizan. El IPSOLW ha superado a sus algoritmos de contrapartida con casi un 4,89% de mejores resultados.

Smart Grid (SG) plays vital role in modern electricity grid.The data is increasing with the drastic increase in number of users.An efficient technology is required to handle this dramatic growth of data.Cloud computing is then used to store the data and to provide numerous services to the consumers.There are various cloud Data Centers (DC), which deal with the requests coming from consumers.However, there is a chance of delay due to the large geographical area between cloud and consumer.So, a concept of fog computing is presented to minimize the delay and to maximize the efficiency.However, the issue of load balancing is raising; as the number of consumers and services provided by fog grow.So, an enhanced mechanism is required to balance the load of fog.In this paper, a three-layered architecture comprising of cloud, fog and consumer layers is proposed.A meta-heuristic algorithm: Improved Particle Swarm Optimization with Levy Walk (IPSOLW) is proposed to balance the load of fog.Consumers send request to the fog servers, which then provide services.Further, cloud is deployed to save the records of all consumers and to provide the services to the consumers, if fog layer is failed.The proposed algorithm is then compared with existing algorithms: genetic algorithm, particle swarm optimization, binary PSO, cuckoo with levy walk and BAT.Further, service broker policies are used for efficient selection of DC.The service broker policies used in this paper are: closest data center, optimize response time, reconfigure dynamically with load and new advance service broker policy.Moreover, response time and processing time are minimized.The IPSOLW has outperformed to its counterpart algorithms with almost 4.89% better results.

تلعب الشبكة الذكية (SG) دورًا حيويًا في شبكة الكهرباء الحديثة. تتزايد البيانات مع الزيادة الهائلة في عدد المستخدمين. هناك حاجة إلى تقنية فعالة للتعامل مع هذا النمو الهائل في البيانات. ثم يتم استخدام الحوسبة السحابية لتخزين البيانات وتقديم العديد من الخدمات للمستهلكين. هناك العديد من مراكز البيانات السحابية (DC)، والتي تتعامل مع الطلبات الواردة من المستهلكين. ومع ذلك، هناك فرصة للتأخير بسبب المساحة الجغرافية الكبيرة بين السحابة والمستهلك. لذا، فإن مفهوم يتم تقديم حوسبة الضباب لتقليل التأخير وتحقيق أقصى قدر من الكفاءة. ومع ذلك، فإن مشكلة موازنة الحمل آخذة في الازدياد ؛ مع نمو عدد المستهلكين والخدمات التي يقدمها الضباب. لذلك، هناك حاجة إلى آلية محسنة لموازنة حمل الضباب. في هذه الورقة، يتم اقتراح بنية ثلاثية الطبقات تتكون من طبقات السحابة والضباب والمستهلك. خوارزمية استدلالية: تحسين سرب الجسيمات مع Levy Walk (IPSOLW) لموازنة حمل الضباب. يرسل المستهلكون طلبًا إلى خوادم الضباب، والتي تقدم بعد ذلك الخدمات. علاوة على ذلك، يتم نشر السحابة لحفظ سجلات جميع المستهلكين ولتقديم الخدمات للمستهلكين، في حالة فشل طبقة الضباب. ثم تتم مقارنة الخوارزمية المقترحة مع الخوارزميات الحالية: الخوارزمية الجينية، وتحسين سرب الجسيمات، و PSO الثنائي، والوقواق مع مشية الجباية و BAT. علاوة على ذلك، يتم استخدام سياسات وسيط الخدمة للاختيار الفعال للتيار المستمر. سياسات وسيط الخدمة المستخدمة في هذه الورقة هي: أقرب مركز بيانات، وتحسين وقت الاستجابة، وإعادة التكوين ديناميكيًا مع الحمل وسياسة وسيط الخدمة المتقدمة الجديدة. علاوة على ذلك، يتم تقليل وقت الاستجابة ووقت المعالجة إلى الحد الأدنى. لقد تفوقت IPSOLW على الخوارزميات النظيرة لها بنتائج أفضل بنسبة 4.89 ٪ تقريبًا.