Impact de la volonté sur l'optimisation PAR de la communauté des utilisateurs R utilisant EMS
2022-01-09
Yaseen Yaseen Bogdan Ghita
L'optimisation de l'utilisation de l'énergie par les utilisateurs résidentiels est mesurée par le rapport Pic-à-Moyenne (PAR). Un PAR plus élevé entraîne une augmentation des coûts tant pour les fournisseurs d'énergie que pour les utilisateurs résidentiels. Les fournisseurs utilisent des ressources coûteuses pendant ces pics, ce qui signifie que les utilisateurs résidentiels paieront plus pendant ces périodes même pour la même quantité par kW/h. L'objectif de cette étude est d'examiner l'utilisation d'un algorithme de gestion de l'énergie au sein d'un Système de Gestion de l'Énergie (SGE) pour optimiser la consommation d'énergie et réduire le PAR global pour une communauté d'utilisateurs. Au-delà de l'optimisation de groupe, l'algorithme prend en compte la nature hétérogène de la communauté en introduisant des valeurs individuelles de chaque ménage concernant leur volonté d'économiser de l'énergie et de faire gérer leur consommation. En lien avec le concept de gestion de l'énergie communautaire et de volonté, l'article souligne également l'importance des incitations pour l'optimisation de la charge électrique pour chaque utilisateur. L'algorithme proposé est testé sur 15 profils de charge d'utilisateurs résidentiels, sélectionnés en fonction de critères tels que la taille de la maison, le niveau de température, par jchxhfufu la charge de chaque profil utilisateur individuel pendant un cycle de 24 heures avec une résolution de 10 minutes. Les résultats montrent que l'algorithme permet une réduction de 22,66 % du PAR dans un scénario multi-utilisateurs. D'autres aspects qui pourraient influencer la réduction du PAR sont mesurés, tels que l'impact de l'optimisation du PAR par des utilisateurs résidentiels individuels sans tenir compte de la communauté et l'impact de la volonté des différents utilisateurs résidentiels d'utiliser le SGE proposé. Cela indique que l'optimisation efficace du SGE proposé est significativement acceptée au moment de son application dans des scénarios à utilisateurs uniques et multiples, malgré le niveau de variance accepté de ces utilisateurs résidentiels étant pris en compte.
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