In this work a smart home interacts with the users and the smart grid (shown as part of sensors). The same idea has been previously considered by others [11). This concept overcomes the main challenges of smart grids as identified by [4]: correct automation, and the lack of knowledge of users on how to react to the benefits that a smart grid provides (e.g., dynamic pricing). To target such challenges SHEAP is proposed as a computa-tional tool (see Fig. 1). SHEAP creates context awareness from the input of users and sensors in a smart home. Using such infor-mation, SHEAP keeps an optimal load balancing configuration by employing a 2D-BPSO algorithm. The load balancing algo-rithm employed by SHEAP uses a proactive approach to de-termine optimal loads for each energy source, without needing previous data. Moreover, a Pareto surface of optimal solutions is given, yielding fault tolerance and thus, reducing the probability of failures in the grid. Such fault tolerant approach has been con-sidered in [5], using the probability of static power outage. In this work, we consider dynamic data, adapting to changes in the environment. SHEAP also provides load requirement/usage information to the smart grid (i.e., neighboring nodes of the grid). Nodes peri-odically send a status report message to their neighbors as seen in Fig. 2, letting know how much energy is been consumed at their location. During normal operations, the system provides the grid with information on how much energy is required at a node and how much of this energy must be provided by the grid. When a power failure occurs, such message is not received. This causes a policy violation that informs neighbors that there was a fault. At this point, neighbors can forward the message to higher levels in the hierarchy (i.e., distribution station, genera-tion plant).
In this work a smart home interacts with the users and the smart grid (shown as part of sensors). The same idea has been previously considered by others [11). This concept overcomes the main challenges of smart grids as identified by [4]: correct automation, and the lack of knowledge of users on how to react to the benefits that a smart grid provides (e.g., dynamic pricing).เพื่อเป้าหมายเช่นความท้าทาย sheap ข้อเสนอเป็น computa tional เครื่องมือ ( ดูรูปที่ 1 ) sheap สร้างบริบทการรับรู้จากการป้อนข้อมูลของผู้ใช้และเซ็นเซอร์ในบ้านสมาร์ท ใช้สำหรับเก็บข้อมูล sheap , สมดุลภาระการตั้งค่าที่เหมาะสมโดยการใช้ขั้นตอนวิธี 2d-bpso .สมดุลภาระงานโดยอัลกอ rithm sheap ใช้วิธีการเชิงรุกเพื่อ de termine โหลดแต่ละแหล่งพลังงานที่เหมาะสมโดยไม่ต้องข้อมูลเดิม นอกจากนี้ โต พื้นผิว ของโซลูชั่นที่เหมาะสมจะได้รับ หยุ่นเทพบดีจึงลดโอกาสของความล้มเหลวในตาราง เช่นความผิดใจกว้างวิธีการได้รับการต่อต้าน sidered ใน [ 5 ] using the probability of static power outage. In this work, we consider dynamic data, adapting to changes in the environment. SHEAP also provides load requirement/usage information to the smart grid (i.e., neighboring nodes of the grid). Nodes peri-odically send a status report message to their neighbors as seen in Fig. 2, letting know how much energy is been consumed at their location.ในระหว่างการดำเนินการปกติ ระบบจะให้ตารางที่มีข้อมูลเกี่ยวกับพลังงานเท่าใดเป็นสิ่งจำเป็นที่โหนดและวิธีการมากของพลังงานนี้จะต้องให้ตาราง เมื่อเกิดไฟดับ ข้อความดังกล่าว จะไม่ได้รับ นี้สาเหตุการละเมิดนโยบายที่บอกเพื่อนบ้านว่ามีความผิด ณจุดนี้ เพื่อนบ้านสามารถส่งต่อข้อความไปยังระดับที่สูงขึ้นในระบบ ( เช่น distribution station, genera-tion plant).
การแปล กรุณารอสักครู่..
