Utilização da meta-heurística PSO para otimização multiobjetivo de um Smart Home Controller
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/40239 |
Resumo: | Energy efficiency is a top concern for companies, governments, investors and other energy market participants in recent decades. Thus, in pursuit of the objectives of efficient and sustainable energy supply, reduction of gas emissions, energy savings and achieving satisfactory levels of safety and quality in energy supply, Smart Grid technologies are attracting increasing attention due to its inherent ability to achieve a sustainable energy management system. From this context, this dissertation is in price-based demand response scenario, in which, by to advertised price, residential consumers can regulate the operations of their handsets. User satisfaction is one of the most relevant aspects that should be considered along with energy bill reduction power. This dissertation presents a Smart Home Controller (SHC), which uses a population-based metaheuristic optimization technique. The proposal presents the mathematical formulation of the problem through a multiobjective function that seeks to achieve a tradeoff between the total cost of electricity consumption and the optimization of level of comfort of the user, besides ensuring that the total consumption does not exceed the considered maximum demand. The solution to the described optimization problem is performed through the implementation of the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO), making use of two tariffs, flat tariff and the White Tariff, the Time Of Use tariff used in Brazil to residential users. The implementation and simulations results show that SHC can provide a reduction in electricity costs while considering satisfactory levels to user comfort offered. |
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Utilização da meta-heurística PSO para otimização multiobjetivo de um Smart Home ControllerEngenharia elétricaEnergia elétrica - OtimizaçãoConforto térmicoSatisfação do consumidorMetaheurísticasMetaheuristicSmart homesEnergy efficiencyDemand responseComfortEnergy efficiency is a top concern for companies, governments, investors and other energy market participants in recent decades. Thus, in pursuit of the objectives of efficient and sustainable energy supply, reduction of gas emissions, energy savings and achieving satisfactory levels of safety and quality in energy supply, Smart Grid technologies are attracting increasing attention due to its inherent ability to achieve a sustainable energy management system. From this context, this dissertation is in price-based demand response scenario, in which, by to advertised price, residential consumers can regulate the operations of their handsets. User satisfaction is one of the most relevant aspects that should be considered along with energy bill reduction power. This dissertation presents a Smart Home Controller (SHC), which uses a population-based metaheuristic optimization technique. The proposal presents the mathematical formulation of the problem through a multiobjective function that seeks to achieve a tradeoff between the total cost of electricity consumption and the optimization of level of comfort of the user, besides ensuring that the total consumption does not exceed the considered maximum demand. The solution to the described optimization problem is performed through the implementation of the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO), making use of two tariffs, flat tariff and the White Tariff, the Time Of Use tariff used in Brazil to residential users. The implementation and simulations results show that SHC can provide a reduction in electricity costs while considering satisfactory levels to user comfort offered.A eficiência energética é uma das principais preocupações atuais de empresas, governos, investidores e outros participantes do mercado de energia nas últimas décadas. Dessa forma, buscando atingir os objetivos de fornecimento eficiente e sustentável de energia, redução de emissão de gases, economia de energia e alcançar níveis satisfatórios de segurança e qualidade no fornecimento de energia, as tecnologias de Smart Grid (SG) estão atraindo uma atenção crescente devido a sua capacidade inerente de alcançar um sistema de gestão de energia sustentável. Partindo desse contexto, esta dissertação está no cenário de resposta à demanda baseado em preço, em que, de acordo com o preço anunciado, os consumidores residenciais podem regular as operações de seus aparelhos. A satisfação do usuário é um dos aspectos importantes que devem ser considerados juntamente com a redução de conta de energia elétrica. Esta dissertação apresenta um Smart Home Controller (SHC), que utiliza uma técnica de otimização meta-heurística baseada em população. A proposta apresenta a formulação matemática do problema através de uma função multiobjetivo que busca alcançar um tradeoff entre o custo total do consumo de energia elétrica e a otimização do nível de conforto do usuário, além de garantir que o consumo total não ultrapasse a demanda máxima contratada. A solução para o problema de otimização descrito é realizada através da implementação do algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO), fazendo uso de duas modalidades tarifárias diferentes, a tarifa com o valor fixo e a Tarifa Branca, a tarifa do tipo Time Of Use utilizada no Brasil. A implementação e os resultados das simulações mostram que o SHC proposto pode prover uma redução nos custos de energia elétrica enquanto considera o nível de conforto do usuário proposto em níveis satisfatórios.Barroso, Giovanni CordeiroSantos, Stéphanie Alencar Braga dos2019-03-11T17:25:56Z2019-03-11T17:25:56Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSANTOS, S. A. B. dos. Utilização da meta-heurística PSO para otimização multiobjetivo de um Smart Home Controller. 2019. 113 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/40239porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-04-19T12:51:25Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/40239Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:24:42.181357Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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