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Zhaoyang Qu (Northeast Electric Power University) Nan Qu (Jiangsu Power Company) Yaowei Liu (State Grid Jilin Electric Power Supply Company) Xiangai Yin (State Grid Jilin Electric Power Supply Company) Chong Qu (State Grid Liaoning Electric Power Supply Company) Wanxin Wang (Northeast Electric Power University) Jing Han (Northeast Electric Power University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.5
발행연도
2018.9
수록면
1,821 - 1,830 (10page)

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With the wide application of intelligent household appliances, the optimization of electricity behavior has become an important component of home-based intelligent electricity. In this study, a multi-objective optimization model in an intelligent electricity environment is proposed based on economy and comfort. Firstly, the domestic consumer’s load characteristics are analyzed, and the operating constraints of interruptible and transferable electrical appliances are defined. Then, constraints such as household electrical load, electricity habits, the correlation minimization electricity expenditure model of household appliances, and the comfort model of electricity use are integrated into multi-objective optimization. Finally, a continuous search multi-objective particle swarm algorithm is proposed to solve the optimization problem. The analysis of the corresponding example shows that the multi-objective optimization model can effectively reduce electricity costs and improve electricity use comfort.
#Intelligent electricity #Electricity behavior habits #Customer satisfaction #Multi-objective particle swarm optimization

목차

Abstract
1. Introduction
2. Analysis of Residential Electricity Load
3. Multi-Objective Optimization Model for Electrical Behavior
4. Continuous Search of Multi-Objective Particle Swarm Optimization
5. Simulation Experiment and Analysis
6. Conclusion
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Y.-T. Yoon and Y.-G. Jin, “Methods for Adding Demand Response Capability to a Thermostatically Controlled Load with an Existing On-off Controller,” Journal of Electrical Engineering & Technology, vol. 10, no. 3, pp. 755-765, May 2015. M.-G. Park, S.-B. Cho and K.H. Chung, et al, “Electricity Market Design for the Incorporation of Various Demand-Side Resources in the Jeju Smart Grid Test-bed,” Journal of Electrical Engineering and Technology, vol. 9, no. 6, pp. 1851-1863, Oct. 2 014. J. Lu, Y.-P. ZHU and W.-H. PENG, et al, “Feature Selection Strategy for Electricity Consumption Behavior Analysis in Smart Grid,” Automation of Electric Power Systems, vol. 41, no. 5, pp. 58-63+83, Mar. 2015. P.-W. CHEN, S. TAO and X.-N. Xiao, et al, “Network Model for Correlation Analysis of Shortterm Electricity Consumption Behavior,” Automation of Electric Power Systems, vol. 41, no. 3, pp. 61-69, Feb. 2017. Y.-B. YANG, Q.-G. YAN and D WANG, et al, “Intelligent Power Modeling and Optimization Simulation Analysis of Residents’ Users,” Automation of Electric Power Systems, vol. 40, no. 3, pp. 46-51, Feb. 2016.

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