Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
Electric Energy Management for Smart Home through Demand Response Programs using Artificial Intelligence /
المؤلف
Dabiss, Hanaa Mohammed Fayez Abass Mohammed.
هيئة الاعداد
باحث / هناء محمد فايز عباس محمد دعبيس
مشرف / غادة محمد عامر
مشرف / السيد فرحات الطنطاوى
مناقش / عادل على محمد ابو العلا
الموضوع
Artificial Intelligence.
تاريخ النشر
2022.
عدد الصفحات
83 p. :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
ماجستير
التخصص
الهندسة الكهربائية والالكترونية
تاريخ الإجازة
01/01/2022
مكان الإجازة
جامعة بنها - كلية الهندسة ببنها - الهندسة الكهربية
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 101

from 101

Abstract

في الوقت الحاضر ، هناك زيادة في الطلب على الطاقة الكهربائية. تسبب هذه الزيادة بعض المشاكل مثل زيادة انبعاثات الكربون ، وانقطاع التيار الكهربائي. خلقت هذه المشاكل العديد من التحديات. يتمثل التحدي الأول في زيادة تكامل التوليد الموزع من خلال دمج وحدات الطاقة الكهروضوئية (PV) ووحدات تخزين الطاقة (BSUS) باستخدام الشبكة الذكية (SG) بدلاً من الشبكات التقليدية لمواكبة هذا الطلب المتزايد. توفر الشبكة الذكية (SG) تقنيات جديدة لتحسين استخدام توليد الطاقة الموزع، وكفاءة الشبكة، وتلبية متطلبات المستخدم. يتمثل التحدي الثاني في زيادة قدرة المستهلكين على الاستجابة والمشاركة في إدارة جانب الطلب (DSM) من خلال الإدارة الكهربائية للمنزل الذكي (HEMS) ، والتي تهدف إلى جدولة الأجهزة ودمج مصادر الطاقة الهجينة] مصادر الطاقة المتجددة الكهروضوئية (PVRES) وأنظمة تخزين الطاقة (BSU) للمنزل الذكي[. تستخدم هذه الأنظمة العديد من خوارزميات التحسين لتحسين إدارة الطاقة وتلبية متطلبات المستخدم مثل خفض فواتير الكهرباء. تعد إدارة جانب الطلب (DSM) أحد أهم مكونات الشبكة الذكية (SG) ، حيث تحافظ على التوازن بين توليد الطاقة واستهلاك الطاقة (الطلب). يعتمد نجاح أدارة الأحمال للمنزل الذكى على تبادل المعلومات الدقيق بين الشبكة الذكية (SG) والعدادات الذكية. علاوة على ذلك ، يتعين على العملاء جدولة الأحمال ، والاستجابة لإشارات طلب الطاقة ، والمشاركة في عروض أسعار الطاقة ، ومراقبة أسعار الكهرباء على مدار اليوم. يلعب استخدام الشبكة الذكية بالإضافة إلى برامج الاستجابة للطلب (DR) دورًا مهمًا في الحفاظ على الطاقة لكل من المرافق والمستهلكين ، حيث تمثل برامج الاستجابة للطلب التغيير في استخدام الكهرباء من قبل العملاء. يؤثر هذا التغيير على نمط الاستهلاك اليومي للمستخدمين. يمكن للمستهلكين تحويل استهلاكهم حسب الطلب حسب سعر الكهرباء. تنقسم تقنيات برامج الاستجابة للطلب إلى برنامجين ، برامج قائمة على الحوافز وبرامج تسعير على أساس الوقت. يلعب نظام إدارة الطاقة الكهربائية (HEMS) دورًا مهمًا في عملية جدولة أنواع مختلفة من الأجهزة جنبًا إلى جنب مع دمج مصادر الطاقة المتجددة الكهروضوئية (PVRES) وأنظمة تخزين الطاقة (BSU) للمنزل الذكي. يتضمن إدارة الطاقة الكهربائية للمنزل الذكى(HEMS) نظام التحكم في إدارة الطاقة (EMC) الذي يأخذ التعريفات من المرافق ثم يقوم بتنفيذ خوارزمية التحسين لجدولة الأجهزة ، مع جهاز البنية التحتية للقياس المتقدم (AMI) القادر على توفير اتصال ثنائي الاتجاه بين الجهاز والمستخدم ثم يقوم بعملية جدولة وقت التشغيل للأجهزة بأقل سعر للكهرباء.
الهدف الرئيسي هو جدولة وقت تشغيل الأجهزة ، بأقل تكلفة للكهرباء حسب سعر الكهرباء ، وتقليل نسبة الذروة (PAR) ، وزيادة راحة المستخدم وتعظيم الرفاهية الاجتماعية باستخدام خوارزميات التحسين. ومن ثم ، في هذه الرسالة ، تم اقتراح نظام كامل لإدارة الطاقة الكهربائية للمنزل الذكى (HEMS) مع مصادر الطاقة الهجينة ]مصادر الطاقة المتجددة الكهروضوئية (PVRES) ووحدة تخزين البطارية [(BSU) ، وأنواع مختلفة من المستخدمين. بالإضافة إلى ذلك ، تم اقتراح مخطط انسيابي جديد لزيادة الكفاءة وتقليل التكاليف من خلال التحكم في تغذية الأحمال الكهربائية التي تتغذي من الشبكة والألواح الكهروضوئية والبطاريات. علاوة على ذلك، تم استخدام خوارزميات مختلفة قائمة على الذكاء الاصطناعي لجدولة الأجهزة للمنزل الذكي (SH) لاختبار التحقق من صحة وجدوى هذه الخوارزميات، تم استخدام سيناريوهين: أولاً مع نظام منزلي واحد، ونظام متعدد المنازل (ثلاثة منازل) مع تكامل مصادر الطاقة الهجينة وثانيًا مع نظام المنزل الفردي ، نظام متعدد المنازل (ثلاثة منازل) بدون تكامل لمصادر الطاقة الهجينة. في هذين السيناريوهين ، يمتلك المستخدمون أجهزة ذات أوقات تشغيل مختلفة (LOTs) وتصنيفات طاقة مختلفة ، ويتم تصنيف الأجهزة إلى ثلاثة أنواع ( أجهزة أساسية غير قابلة للأنقطاع وغير قابلة لتأخير وقت تشغيلها ، و أجهزة قابلة للأنقطاع و قابلة لتأخير وقت تشغيلها ، و أجهزة غير قابلة للأنقطاع ولكن قابلة لتأخير وقت تشغيلها). ) ويتم استخدام المزيد من الأجهزة الأساسية. تم إجراء مقارنة بين الخوارزميات: الخوارزمية الجينية (GA) ، خوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO) ، خوارزمية تحسين الحوت (WOA) وخوارزمية جيب التمام (SCA) بأستخدام الجمع بين تعريفة Time of Use ( TOU ) و تعريفة Inclining Block Rate (IBR) لتحقيق الأهداف المطلوبة و تظهر نتائج المحاكاة أن الخوارزمية المقترحة تحقق الأهداف المرجوة ، حيث تم تقليل تكلفة الكهرباء ونسبة الذروة (PAR) ، وتقليل وقت انتظار المستخدم ، ويتم تخفيض فاتورة الكهرباء الشهرية / السنوية. بالإضافة إلى ذلك ، يساعد النظام المقترح الشبكة على تقليل انقطاع التيار الكهربائي خلال ساعات الذروة ، وبالتالي إرضاء كل من موردي الطاقة والمستهلكين .