Una red inteligente (SG) es una tecnología emergente que proporciona electricidad de una manera rentable y ecológica. La SG combinada con los recursos energéticos distribuidos (der) desempeña un papel crucial en la ampliación de la capacidad de la red existente al tiempo que mitiga las emisiones de carbono. Las fuentes potenciales de der incluyen energía solar, eólica y mareomotriz. Por lo general, estos der se encuentran lejos de la red y no necesariamente vinculados al sistema de red. Sin embargo, las capacidades de negociación de energía de los der vinculados a la red están recibiendo atención, tanto de la academia como de la industria. Esta unión de der atados a la red ayuda a disminuir la pérdida de energía excedente, construir una capacidad de almacenamiento de energía y otras cargas operativas. Las tareas domésticas flexibles que consumen energía se pueden optimizar de forma coordinada con las operaciones de der para minimizar el coste económico y las emisiones de CO 2. En este trabajo, nuestro problema es multiobjetivo y nuestro objetivo es reducir tanto el precio de la electricidad como las emisiones de CO 2. Propusimos un algoritmo Jaya multiobjetivo autoadaptativo basado en múltiples poblaciones (PMO-SAMP-Jaya) para programar las operaciones de tareas domésticas flexibles. Se han aplicado diferentes esquemas de precios para descubrir la correlación entre las emisiones de CO 2, el costo económico y los esquemas de precios. Asumimos un edificio inteligente, que incluye 30 hogares inteligentes con sistema fotovoltaico y de almacenamiento de energía (ESS) como der. Los resultados prometedores han demostrado la efectividad de nuestro esquema propuesto.

Un réseau intelligent (SG) est une technologie émergente qui fournit de l'électricité de manière rentable et écologique. La SG combinée aux ressources énergétiques distribuées (DER) joue un rôle crucial dans l'extension de la capacité du réseau existant tout en réduisant les émissions de carbone. Les sources potentielles de DER comprennent l'énergie solaire, éolienne et marémotrice. Habituellement, ces DER sont situés loin du réseau et ne sont pas nécessairement liés au système de réseau. Cependant, les capacités d'échange d'énergie d'un DER lié au réseau attirent l'attention, à la fois du monde universitaire et de l'industrie. Cette liaison des DER reliés au réseau contribue à réduire la perte d'énergie excédentaire, à construire une capacité de stockage d'énergie et à d'autres charges opérationnelles. Les tâches ménagères flexibles consommatrices d'énergie peuvent être optimisées en coordination avec les opérations des DER afin de minimiser les coûts économiques et les émissions de CO 2. Dans ce travail, notre problème est multi-objectif et nous visons à réduire à la fois le prix de l'électricité et les émissions de CO 2. Nous avons proposé un algorithme Jaya multi-population auto-adaptatif multi-objectif (PMO-SAMP-Jaya) pour planifier les opérations des tâches domestiques flexibles. Différents systèmes de tarification ont été appliqués pour découvrir la corrélation entre les émissions de CO 2, le coût économique et les systèmes de tarification. Nous supposons un bâtiment intelligent, comprenant 30 maisons intelligentes avec PV et système de stockage d'énergie (ESS) comme DER. Des résultats prometteurs ont montré l'efficacité de notre programme proposé.

A smart grid (SG) is an emerging technology that provides electricity in a cost-efficient and eco-friendly way. SG combined with distributed energy resources (DERs) plays a crucial role in extending the existing grid's capacity while mitigating carbon emissions. The potential sources of DERs include solar, wind, and tidal energy. Usually, these DERs are located far away from the grid and not necessarily tied to the grid system. However, the energy trading capabilities of a grid-tied DERs are getting attention, both from academia and industry. This bonding of grid-tied DERs helps to decrease the loss of surplus energy, build an energy storage capacity, and other operational charges. Energy-consuming flexible home tasks can be optimized coordinately with the operations of DERs to minimize the economic cost and CO 2 emissions. In this work, our problem is multi-objective and we aim to reduce both electricity price and CO 2 emission. We proposed a multi-objective self-adaptive multi-population based Jaya algorithm (PMO-SAMP-Jaya) to schedule the operations of flexible home tasks. Different pricing schemes have been applied to uncover the correlation between CO 2 emission, economic cost, and pricing schemes. We assume a smart building, including 30 smart homes with PV and energy storage system (ESS) as DERs. Promising results have shown the effectiveness of our proposed scheme.

الشبكة الذكية (SG) هي تقنية ناشئة توفر الكهرباء بطريقة فعالة من حيث التكلفة وصديقة للبيئة. يلعب SG جنبًا إلى جنب مع موارد الطاقة الموزعة (DERs) دورًا حاسمًا في توسيع قدرة الشبكة الحالية مع التخفيف من انبعاثات الكربون. تشمل المصادر المحتملة لـ DERs الطاقة الشمسية وطاقة الرياح وطاقة المد والجزر. عادة، تقع DERs هذه بعيدًا عن الشبكة ولا ترتبط بالضرورة بنظام الشبكة. ومع ذلك، فإن قدرات تداول الطاقة في DERs المرتبطة بالشبكة تحظى بالاهتمام، سواء من الأوساط الأكاديمية أو الصناعة. يساعد هذا الترابط بين DERs المرتبطة بالشبكة على تقليل فقدان الطاقة الفائضة، وبناء سعة تخزين الطاقة، وغيرها من الرسوم التشغيلية. يمكن تحسين المهام المنزلية المرنة المستهلكة للطاقة بالتنسيق مع عمليات DERs لتقليل التكلفة الاقتصادية وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون. في هذا العمل، مشكلتنا متعددة الأهداف ونهدف إلى خفض كل من سعر الكهرباء وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون. اقترحنا خوارزمية جايا متعددة الأهداف ذاتية التكيف ومتعددة السكان (PMO - SAMP - Jaya) لجدولة عمليات المهام المنزلية المرنة. تم تطبيق مخططات تسعير مختلفة للكشف عن العلاقة بين انبعاثات ثاني أكسيد الكربون والتكلفة الاقتصادية ومخططات التسعير. نحن نفترض مبنى ذكيًا، بما في ذلك 30 منزلًا ذكيًا مزودًا بنظام تخزين الطاقة الكهروضوئية والطاقة (ESS) كسجلات DERS. أظهرت النتائج الواعدة فعالية مخططنا المقترح.