La planification de la charge, le contrôle du stockage de l'énergie de la batterie et l'amélioration du confort de l'utilisateur sont des problèmes critiques d'optimisation de l'énergie dans le réseau intelligent. Cependant, les entrées du système telles que le processus de génération d'énergie renouvelable, le processus de génération de réseau conventionnel, le processus de charge/décharge de la batterie, les signaux de prix dynamiques et le processus d'arrivée de la charge comprennent les performances du contrôleur pour optimiser avec précision la planification du stockage de l'énergie de la batterie en temps réel, la planification de la charge, la génération d'énergie et le confort de l'utilisateur. Ainsi, dans ce travail, la technique d'optimisation Lyapunov basée sur la stabilité de la file d'attente virtuelle (LOT) est adoptée pour étudier l'optimisation de l'énergie en temps réel dans une maison intelligente durable connectée au réseau avec un la charge de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) compte tenu de la dynamique inconnue des entrées du système. L'objectif principal est de minimiser le coût énergétique moyen global dans le temps et le coût de l'inconfort thermique à long terme pour une maison intelligente durable tenant compte des changements dans l'état d'occupation de la maison, du réglage de la température le plus confortable, de la consommation électrique, de la production d'énergie renouvelable, de la température extérieure et des coûts de l'électricité. L'algorithme employé crée et régule quatre files d'attente pour la température intérieure, la charge du véhicule électrique (VE) et le système de stockage d'énergie (ESS). Des simulations approfondies sont effectuées pour valider l'algorithme employé.

La programación de la carga, el control del almacenamiento de energía de la batería y la mejora de la comodidad del usuario son problemas críticos de optimización de la energía en la red inteligente. Sin embargo, las entradas del sistema, como el proceso de generación de energía renovable, el proceso de generación de red convencional, el proceso de carga/descarga de la batería, las señales dinámicas de precios y el proceso de llegada de la carga, comprenden el rendimiento del controlador para optimizar con precisión la programación del almacenamiento de energía de la batería en tiempo real, la programación de la carga, la generación de energía y la comodidad del usuario. Por lo tanto, en este trabajo, se adopta la técnica de optimización de Lyapunov basada en la estabilidad de la cola virtual (LOT) para investigar la optimización de la energía en tiempo real en una casa inteligente sostenible conectada a la red con una red. carga de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) teniendo en cuenta la dinámica de entradas desconocidas del sistema. El objetivo principal es minimizar el coste medio global de energía y el coste de incomodidad térmica en un horizonte a largo plazo para un hogar inteligente sostenible teniendo en cuenta los cambios en el estado de ocupación del hogar, el ajuste de temperatura más cómodo, el consumo eléctrico, la producción de generación renovable, la temperatura exterior y los costes de electricidad. El algoritmo empleado crea y regula cuatro colas para la temperatura interior, la carga de vehículos eléctricos (EV) y el sistema de almacenamiento de energía (ESS). Se realizan simulaciones exhaustivas para validar el algoritmo empleado.

Load scheduling, battery energy storage control, and improving user comfort are critical energy optimization problems in smart grid.However, system inputs like renewable energy generation process, conventional grid generation process, battery charging/discharging process, dynamic price signals, and load arrival process comprise controller performance to accurately optimize real-time battery energy storage scheduling, load scheduling, energy generation, and user comfort.Thus, in this work, the virtual queue stability based Lyapunov optimization technique (LOT) is adopted to investigate real-time energy optimization in a grid-connected sustainable smart home with a heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) load considering unknown system inputs dynamics.The main goal is to minimize overall time average energy cost and thermal discomfort cost in a long time horizon for sustainable smart home accounting for changes in home occupancy state, the most comfortable temperature setting, electrical consumption, renewable generation output, outdoor temperature, and the electricity costs.The employed algorithm creates and regulates four queues for indoor temperature, electric vehicle (EV) charging, and energy storage system (ESS).Extensive simulations are conducted to validate the employed algorithm.

تعد جدولة الحمل، والتحكم في تخزين طاقة البطارية، وتحسين راحة المستخدم من المشاكل الحرجة لتحسين الطاقة في الشبكة الذكية. ومع ذلك، فإن مدخلات النظام مثل عملية توليد الطاقة المتجددة، وعملية توليد الشبكة التقليدية، وعملية شحن/تفريغ البطارية، وإشارات الأسعار الديناميكية، وعملية وصول الحمل تشمل أداء وحدة التحكم لتحسين جدولة تخزين طاقة البطارية في الوقت الفعلي بدقة، وجدولة الحمل، وتوليد الطاقة، وراحة المستخدم. وبالتالي، في هذا العمل، تم اعتماد تقنية تحسين Lyapunov القائمة على استقرار قائمة الانتظار الافتراضية (LOT) للتحقيق في تحسين الطاقة في الوقت الفعلي في منزل ذكي مستدام متصل بالشبكة مع حمل التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) مع الأخذ في الاعتبار ديناميكيات مدخلات النظام غير المعروفة. الهدف الرئيسي هو تقليل متوسط تكلفة الطاقة الإجمالية وتكلفة عدم الراحة الحرارية في أفق زمني طويل لحساب المنزل الذكي المستدام للتغيرات في حالة إشغال المنزل، وإعداد درجة الحرارة الأكثر راحة، والاستهلاك الكهربائي، وإنتاج التوليد المتجدد، ودرجة الحرارة الخارجية، وتكاليف الكهرباء. تقوم الخوارزمية المستخدمة بإنشاء وتنظيم أربع طوابير لدرجة الحرارة الداخلية، وشحن المركبات الكهربائية (EV)، ونظام تخزين الطاقة (ESS). يتم إجراء محاكاة مكثفة للتحقق من الخوارزمية المستخدمة.