
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://beta.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>
Optimal Scheduling of Grid Transactive Home Demand Responsive Appliances Using Polar Bear Optimization Algorithm

Le système électrique conventionnel a évolué vers un système de réseau intelligent au cours des dernières décennies. Une étape essentielle dans la réalisation réussie du réseau intelligent consiste à déployer des ressources énergétiques renouvelables, en particulier des systèmes photovoltaïques sur les toits, dans les maisons intelligentes. Avec les opportunités de réponse à la demande dans le réseau intelligent, les clients résidentiels peuvent gérer l'utilisation de leurs appareils sensibles à la demande pour obtenir des avantages économiques et des incitations en retour. À cet égard, cet article propose un système efficace de gestion de l'énergie domestique pour les clients résidentiels afin de planifier de manière optimale l'appareil sensible à la demande en présence de systèmes photovoltaïques et de stockage d'énergie locaux. Pour des transactions énergétiques efficaces de la maison au réseau dans le système de gestion de l'énergie domestique, la nature stochastique de la production d'énergie photovoltaïque est modélisée avec la fonction de distribution de probabilité bêta pour l'irradiation solaire. La principale contribution de cet article est l'application de la méthode d'optimisation des ours polaires (PbO) pour résoudre de manière optimale le problème de planification des appareils sensibles à la demande dans le système de gestion de l'énergie domestique afin de minimiser les coûts de consommation d'électricité ainsi que le rapport crête/moyenne. L'efficacité de la technique d'optimisation métaheuristique proposée est prouvée en réalisant différentes études de cas pour un consommateur résidentiel avec différentes charges de base, des appareils différables non interruptibles et des appareils différables interruptibles dans le cadre d'un programme de prix de l'énergie en temps réel. Des résultats comparatifs avec différentes techniques métaheuristiques disponibles dans la littérature montrent que le coût de la consommation d'électricité et le rapport pic/moyenne sont efficacement optimisés à l'aide de l'algorithme PbO proposé.
El sistema de energía convencional ha estado evolucionando hacia un sistema de red inteligente durante las últimas décadas. Un paso integral para la realización exitosa de la red inteligente es desplegar recursos de energía renovable, particularmente sistemas fotovoltaicos en la azotea, en hogares inteligentes. Con las oportunidades de respuesta a la demanda en la red inteligente, los clientes residenciales pueden gestionar la utilización de sus electrodomésticos que responden a la demanda para obtener beneficios económicos e incentivos a cambio. En este sentido, este documento propone un sistema eficaz de gestión de energía doméstica para que el cliente residencial programe de manera óptima el aparato que responde a la demanda en presencia de sistemas fotovoltaicos y de almacenamiento de energía locales. Para transacciones eficientes de energía de hogar a red en el sistema de gestión de energía del hogar, la naturaleza estocástica de la generación de energía fotovoltaica se modela con la función de distribución de probabilidad beta para la irradiancia solar. La principal contribución de este documento es la aplicación del método de optimización de osos polares (PBO) para resolver de manera óptima el problema de programación de los aparatos que responden a la demanda en el sistema de gestión de energía del hogar para minimizar el costo de consumo de electricidad, así como la relación pico-promedio. La efectividad de la técnica de optimización metaheurística propuesta se demuestra mediante la realización de diferentes estudios de caso para un consumidor residencial con diferentes cargas base, electrodomésticos diferibles ininterrumpibles y diferibles interrumpibles bajo un programa de precios de energía en tiempo real. Los resultados comparativos con diferentes técnicas metaheurísticas disponibles en la literatura muestran que el costo de consumo de electricidad y la relación pico a promedio se optimizan efectivamente utilizando el algoritmo PBO propuesto.
The conventional power system has been evolving towards a smart grid system for the past few decades. An integral step in successful realization of smart grid is to deploy renewable energy resources, particularly rooftop photovoltaic systems, at smart homes. With demand response opportunities in smart grid, residential customers can manage the utilization of their demand responsive appliances for getting economic benefits and incentives in return. In this regard, this paper proposes an effective home energy management system for residential customer to optimally schedule the demand responsive appliance in the presence of local photovoltaic and energy storage systems. For efficient home-to-grid energy transactions in home energy management system, the stochastic nature of photovoltaic power generation is modeled with the beta probability distribution function for solar irradiance. The main contribution of this paper is the application of polar bear optimization (PBO) method for optimally solving the scheduling problem of demand responsive appliances in home energy management system to minimize electricity consumption cost as well as peak-to-average ratio. The effectiveness of the proposed metaheuristic optimization technique is proven by performing different case studies for a residential consumer with different base load, uninterruptible deferrable, and interruptible deferrable appliances under a real-time energy price program. Comparative results with different metaheuristic techniques available in the literature show that the electricity consumption cost and peak-to-average ratio are effectively optimized using the proposed PBO algorithm.
تطور نظام الطاقة التقليدي نحو نظام الشبكة الذكية على مدى العقود القليلة الماضية. تتمثل الخطوة الأساسية في التنفيذ الناجح للشبكة الذكية في نشر موارد الطاقة المتجددة، لا سيما الأنظمة الكهروضوئية على الأسطح، في المنازل الذكية. مع فرص الاستجابة للطلب في الشبكة الذكية، يمكن للعملاء السكنيين إدارة استخدام أجهزتهم المستجيبة للطلب للحصول على فوائد وحوافز اقتصادية في المقابل. في هذا الصدد، تقترح هذه الورقة نظامًا فعالًا لإدارة الطاقة المنزلية للعملاء السكنيين لجدولة الأجهزة التي تستجيب للطلب على النحو الأمثل في وجود أنظمة محلية لتخزين الطاقة الكهروضوئية والطاقة. بالنسبة لمعاملات الطاقة الفعالة من المنزل إلى الشبكة في نظام إدارة الطاقة المنزلية، يتم نمذجة الطبيعة العشوائية لتوليد الطاقة الكهروضوئية مع وظيفة توزيع احتمالية بيتا للإشعاع الشمسي. تتمثل المساهمة الرئيسية لهذه الورقة في تطبيق طريقة تحسين الدب القطبي (PBO) لحل مشكلة جدولة الأجهزة المستجيبة للطلب في نظام إدارة الطاقة المنزلية على النحو الأمثل لتقليل تكلفة استهلاك الكهرباء وكذلك نسبة الذروة إلى المتوسط. يتم إثبات فعالية تقنية التحسين الماورائي المقترحة من خلال إجراء دراسات حالة مختلفة للمستهلك السكني مع الحمل الأساسي المختلف، والأجهزة القابلة للتأجيل غير المنقطعة، والأجهزة القابلة للتأجيل غير المنقطعة في إطار برنامج سعر الطاقة في الوقت الفعلي. تُظهر النتائج المقارنة مع تقنيات metaheuristic المختلفة المتاحة في الأدبيات أن تكلفة استهلاك الكهرباء ونسبة الذروة إلى المتوسط يتم تحسينها بشكل فعال باستخدام خوارزمية PBO المقترحة.
- French National Centre for Scientific Research France
- Centre national de la recherche scientifique France
- University of Brest France
- Shanghai Maritime University China (People's Republic of)
- Université de Bretagne Occidentale France
Smart Grid Applications, Renewable energy, photo-voltaic generation, smart appliances, Geometry, Smart grid, Smart Grids, [SPI]Engineering Sciences [physics], Engineering, polar bear optimization, Electricity, Microgrid Control, home energy management system, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, FOS: Mathematics, Demand Response in Smart Grids, Smart Homes, Electrical and Electronic Engineering, Energy management system, Grid, Photovoltaic system, Demand response, Mathematical optimization, Statistics, metaheuristic optimization, Integration of Electric Vehicles in Power Systems, Energy management, Computer science, TK1-9971, Operating system, Schedule, Control and Systems Engineering, Electrical engineering, Physical Sciences, Control and Synchronization in Microgrid Systems, Grid Synchronization, Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering, Energy (signal processing), Mathematics
Smart Grid Applications, Renewable energy, photo-voltaic generation, smart appliances, Geometry, Smart grid, Smart Grids, [SPI]Engineering Sciences [physics], Engineering, polar bear optimization, Electricity, Microgrid Control, home energy management system, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, FOS: Mathematics, Demand Response in Smart Grids, Smart Homes, Electrical and Electronic Engineering, Energy management system, Grid, Photovoltaic system, Demand response, Mathematical optimization, Statistics, metaheuristic optimization, Integration of Electric Vehicles in Power Systems, Energy management, Computer science, TK1-9971, Operating system, Schedule, Control and Systems Engineering, Electrical engineering, Physical Sciences, Control and Synchronization in Microgrid Systems, Grid Synchronization, Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering, Energy (signal processing), Mathematics
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).28 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Top 10% influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Top 10% impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Top 10%
