Les réseaux électriques existants (PG) et les contrôleurs de gestion de l'énergie à domicile n'offrent pas à ses utilisateurs le choix de maintenir le confort et de fournir une solution supportable en termes de faible coût et de réduction des émissions de carbone. Ce travail est basé sur la planification et la gestion de la consommation d'énergie dans le cadre des services publics d'électricité et des sources d'énergie renouvelables, c'est-à-dire l'énergie solaire (SE), la chaleur et l'électricité contrôlables (CHP) et l'énergie éolienne (WE) ensemble. L'intégration efficace des sources d'énergie renouvelables (SER) et du système de stockage sur batterie (BSS) a été suggérée pour résoudre le problème de la gestion de l'énergie, réduire le coût de la facture, le rapport crête/moyenne (par) et les émissions de carbone. La réduction de la facture d'électricité de l'utilisateur a été obtenue grâce à la méthode proposée de planification de la consommation d'énergie et à l'intégration de sources d'énergie renouvelables à faible coût. LA MINIMISATION DU par a été obtenue en déplaçant la demande en réponse au prix en temps réel des heures de pointe vers les heures de faible pointe. Dans ce contexte, un contrôleur de planification de charge et de gestion du système de stockage d'énergie (LSEMC) est proposé, qui est basé sur des algorithmes heuristiques, à savoir l'algorithme génétique (GA), l'optimisation éolienne (WDO), l'optimisation de l'essaim de particules binaires (BPSO), l'optimisation de la recherche de nourriture bactérienne (BFO) et notre hybride suggéré de l'algorithme GA, WDO et PSO (HGPDO). La performance des algorithmes heuristiques et du schéma proposé est évaluée numériquement. Les résultats démontrent que notre algorithme proposé et le LSEMC réduisent la facture d'électricité, PAR et CO 2 dans le cas 1, de 58,69%, 52,78% et 72,40%, dans le cas 2, de 47,55%, 45,02% et 92,90% et dans le cas 3, de 33,6%, 54,35% et 91,64%, respectivement par rapport aux imprévus. De plus, le confort d'utilisation de notre algorithme HGPDO proposé en termes de délai, thermique, qualité de l'air et visuel s'améliore respectivement de 35,55%, 16,66%, 91,64% et 45%.

Las redes eléctricas (PG) existentes y los controladores de gestión de energía en el hogar no ofrecen a sus usuarios la opción de mantener la comodidad y proporcionar una solución soportable en términos de bajo costo y reducción de emisiones de carbono. Este trabajo se basa en la programación y gestión del uso de energía bajo la utilidad eléctrica y las fuentes de energía renovables, es decir, energía solar (SE), calor y energía controlables (CHP) y energía eólica (WE) juntos. Se ha sugerido una integración eficiente de las fuentes de energía renovables (RES) y el sistema de almacenamiento de baterías (BSS) para resolver el problema de la gestión de la energía, reducir el costo de la factura, la relación pico a promedio (par) y las emisiones de carbono. La reducción de la factura de electricidad del usuario se ha logrado mediante el método de programación del uso de energía propuesto y la integración de RES de bajo costo. LA minimización de PAR se ha logrado mediante el cambio de la demanda en respuesta al precio en tiempo real de horas pico altas a horas pico bajas. En este contexto, se propone la programación de carga y el controlador de gestión del sistema de almacenamiento de energía (LSEMC) que se basa en algoritmos heurísticos, es decir, algoritmo genético (GA), optimización impulsada por el viento (WDO), optimización de enjambre de partículas binarias (BPSO), optimización de forrajeo bacteriano (BFO) y nuestro algoritmo híbrido sugerido de GA, WDO y PSO (HGPDO). Se evalúa numéricamente el rendimiento de los algoritmos heurísticos y esquema propuesto. Los resultados demuestran que nuestro algoritmo propuesto y la LSEMC reducen la factura de electricidad, PAR y CO 2 en el Caso 1, en un 58.69%, 52.78% y 72.40%, en el Caso 2, en un 47.55%, 45.02% y 92.90% y en el Caso 3, en un 33.6%, 54.35% y 91.64%, respectivamente, en comparación con lo no programado. Además, la comodidad del usuario por nuestro algoritmo HGPDO propuesto en términos de retraso, térmica, calidad del aire y visual mejora en un 35,55%, 16,66%, 91,64% y 45%, respectivamente.

Existing power grids (PGs) and in-home energy management controllers do not offer its users the choice to maintain comfort and provide a bearable solution in terms of low cost and reduced carbon emission. This work is based on energy usage scheduling and management under electric utility and renewable energy sources i.e., solar energy (SE), controllable heat and power (CHP) and wind energy (WE) together. Efficient integration of renewable energy sources (RES) and battery storage system (BSS) have been suggested to solve the energy management problem, reduce the bill cost, peak-to-average ratio (PAR) and carbon emission. User's electricity bill reduction have been achieved by proposed power usage scheduling method and integrating low cost RESs. PAR minimization have been achieved through shifting the demand in response to real time price from high-peak hours to low-peak hours. In this context, load scheduling and energy storage system management controller (LSEMC) is proposed which is based on heuristic algorithms i.e., genetic algorithm (GA), wind driven optimization (WDO), binary particle swarm optimization (BPSO), bacterial foraging optimization (BFO) and our suggested hybrid of GA, WDO and PSO (HGPDO) algorithm. The performance of the heuristic algorithms and proposed scheme is evaluated numerically. Results demonstrate that our proposed algorithm and the LSEMC reduces the electricity bill, PAR and CO 2 in Case 1, by 58.69%, 52.78% and 72.40%, in Case 2, by 47.55%, 45.02% and 92.90% and in Case 3, by 33.6%, 54.35% and 91.64%, respectively as compared with unscheduled. Moreover, the user comfort by our proposed HGPDO algorithm in terms of delay, thermal, air quality and visual improves by 35.55%, 16.66%, 91.64% and 45%, respectively.

لا توفر شبكات الطاقة الحالية (PGs) ووحدات التحكم في إدارة الطاقة داخل المنزل لمستخدميها خيار الحفاظ على الراحة وتوفير حل محتمل من حيث التكلفة المنخفضة وانخفاض انبعاثات الكربون. يعتمد هذا العمل على جدولة وإدارة استخدام الطاقة في إطار المرافق الكهربائية ومصادر الطاقة المتجددة، أي الطاقة الشمسية (SE) والحرارة والطاقة التي يمكن التحكم فيها (CHP) وطاقة الرياح (WE) معًا. تم اقتراح التكامل الفعال لمصادر الطاقة المتجددة (RES) ونظام تخزين البطارية (BSS) لحل مشكلة إدارة الطاقة، وتقليل تكلفة الفاتورة، ونسبة الذروة إلى المتوسط (PAR) وانبعاثات الكربون. تم تحقيق تخفيض فاتورة الكهرباء للمستخدم من خلال طريقة جدولة استخدام الطاقة المقترحة ودمج RESs منخفضة التكلفة. تم تحقيق التقليل من القيمة الاسمية من خلال تحويل الطلب استجابة للسعر في الوقت الفعلي من ساعات الذروة العالية إلى ساعات الذروة المنخفضة. في هذا السياق، يُقترح جدولة الحمل ووحدة التحكم في إدارة نظام تخزين الطاقة (LSEMC) التي تعتمد على الخوارزميات الاستكشافية، أي الخوارزمية الجينية (GA)، والتحسين المدفوع بالرياح (WDO)، والتحسين الثنائي لسرب الجسيمات (BPSO)، والتحسين البكتيري للبحث عن الطعام (BFO)، وخوارزمية الهجين المقترحة من خوارزمية GA و WDO و PSO (HGPDO). يتم تقييم أداء الخوارزميات الإرشادية والمخطط المقترح رقميًا. تظهر النتائج أن خوارزميتنا المقترحة و LSEMC تقلل من فاتورة الكهرباء، PAR و CO 2 في الحالة 1، بنسبة 58.69 ٪ و 52.78 ٪ و 72.40 ٪، في الحالة 2، بنسبة 47.55 ٪ و 45.02 ٪ و 92.90 ٪ وفي الحالة 3، بنسبة 33.6 ٪ و 54.35 ٪ و 91.64 ٪، على التوالي مقارنة بالحالة غير المجدولة. علاوة على ذلك، تتحسن راحة المستخدم من خلال خوارزمية HGPDO المقترحة من حيث التأخير والحرارة وجودة الهواء والبصر بنسبة 35.55 ٪ و 16.66 ٪ و 91.64 ٪ و 45 ٪ على التوالي.