In this work a smart home interacts

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 MI. This concept overcomes the main challenges of smart grids as identified by 141: 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 In 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).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในงานนี้ บ้านสมาร์ทโต้ตอบกับผู้ใช้และสมาร์ทกริด (แสดงเป็นส่วนหนึ่งของเซนเซอร์) พิจารณาความคิดเดียวกัน MI อื่นก่อนหน้านี้ แนวคิดนี้ overcomes ความท้าทายหลักของสมาร์ทกริดเป็นระบุ 141: อัตโนมัติที่ถูกต้อง และการขาดความรู้ของผู้ใช้ในการตอบสนองผลประโยชน์ที่สมาร์ทกริด (เช่น แบบไดนามิกกำหนดราคา) การกำหนดเป้าหมายความท้าทายดังกล่าว SHEAP จะเสนอเป็นเครื่องมือ computa tional (ดู Fig. 1) SHEAP สร้างเนื้อหาความรู้จากการป้อนข้อมูลของผู้ใช้และเซนเซอร์ในบ้านสมาร์ท ใช้เช่น infor mation, SHEAP รักษาสมดุลโครงแบบ โดยใช้อัลกอริทึม 2D BPSO โหลดดีที่สุด การโหลดดุลว่า SHEAP rithm algo ใช้วิธีเชิงรุกเพื่อโหลดเด termine เหมาะสมสำหรับแต่ละแหล่งพลังงาน ไม่จำเป็นข้อมูลก่อนหน้านี้ นอกจากนี้ Pareto พื้นผิวของโซลูชั่นที่ดีที่สุดจะได้รับ ผลผลิตการยอมรับข้อบกพร่อง และลดความเป็นไปได้ของความล้มเหลวในตารางดังนั้น การ วิธีการป้องกันความผิดพลาดบกพร่องดังกล่าวได้รับคอน-sidered ในในการใช้ความน่าเป็นของกระแสไฟคงที่ ในงานนี้ เราพิจารณาข้อมูลแบบไดนามิก ดัดแปลงการเปลี่ยนแปลงในสิ่งแวดล้อม SHEAP ยังมีความต้องการ/การใช้งานโหลดข้อมูลสมาร์ทกริด (เช่น ใกล้เคียงโหนของตาราง) โหน peri odically ส่งข้อความรายงานสถานะไปบ้านของพวกเขาที่เห็นใน Fig. 2 ให้รู้ว่าการใช้พลังงานเท่าใดที่ตำแหน่ง ในระหว่างการดำเนินงานปกติ ระบบแสดงตารางข้อมูลบนโหนที่จำเป็นพลังงานเท่าใดและจำนวนพลังงานนี้ต้องระบุ โดยตาราง เมื่อเกิดไฟดับ ข้อความดังกล่าวไม่ได้รับการ ทำให้มีการละเมิดนโยบายที่จะแจ้งให้เพื่อนบ้านทราบว่า มีความผิดพลาด จุดนี้ บ้านสามารถส่งต่อข้อความระดับสูงกว่าในลำดับชั้น (เช่น กระจายสถานี พืชสกุลสเตรชัน)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการทำงานของสมาร์ทมีการโต้ตอบกับผู้ใช้และมาร์ทกริดนี้ (แสดงเป็นส่วนหนึ่งของเซ็นเซอร์) ความคิดเดียวกันได้รับการพิจารณาก่อนหน้านี้โดยที่คนอื่น ๆ MI แนวคิดนี้เอาชนะความท้าทายหลักของสมาร์ทกริดที่ระบุไว้โดย 141: ระบบอัตโนมัติที่ถูกต้องและการขาดความรู้ของผู้ใช้ในการตอบสนองต่อผลประโยชน์ที่ให้มาร์ทกริด (เช่นการกำหนดราคาแบบไดนามิก) ในการกำหนดเป้​​าหมายความท้าทายดังกล่าว sheap จะเสนอเป็นเครื่องมือ Computa-tional (ดูรูปที่ 1). sheap สร้างการรับรู้บริบทจากการป้อนข้อมูลของผู้ใช้และเซ็นเซอร์ในบ้านสมาร์ท การใช้อินฟอร์-mation ดังกล่าว sheap ช่วยให้การโหลดที่ดีที่สุดสมดุลการกำหนดค่าโดยใช้อัลกอริทึม 2D-BP​​SO โหลดสมดุล algo-ใสจ้างโดย sheap ใช้แนวทางเชิงรุกเพื่อยกเลิกการ termine โหลดที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละแหล่งพลังงานโดยไม่ต้องข้อมูลก่อนหน้านี้ นอกจากนี้พื้นผิว Pareto ของการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดจะได้รับการยอมอดทนความผิดและทำให้ลดความน่าจะเป็นของความล้มเหลวในตาราง ความผิดพลาดของวิธีการดังกล่าวได้รับการใจกว้าง Con-ดูเสมือนในในการใช้ความน่าจะเป็นของการไฟฟ้าดับแบบคงที่ ในงานนี้เราจะพิจารณาข้อมูลแบบไดนามิกการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อม sheap นอกจากนี้ยังมีความต้องการในการโหลด / ข้อมูลการใช้งานกับสมาร์ทกริด (เช่นโหนดข้างเคียงของตาราง) โหนดชานเมือง odically ส่งรายงานสถานะข้อความไปยังเพื่อนบ้านของพวกเขาเท่าที่เห็นในรูป 2 ให้รู้ว่าพลังงานจะรับการบริโภคในสถานที่ของพวกเขา ในระหว่างการดำเนินงานปกติระบบจะมีตารางที่มีข้อมูลเกี่ยวกับวิธีพลังงานมากเป็นสิ่งจำเป็นที่โหนดและวิธีการมากของพลังงานนี้ต้องให้โดยตาราง เมื่อเกิดไฟดับข้อความดังกล่าวจะไม่ได้รับ นี้ทำให้เกิดการละเมิดนโยบายที่แจ้งเพื่อนบ้านว่ามีความผิด ณ จุดนี้เพื่อนบ้านสามารถส่งข้อความไปยังระดับที่สูงขึ้นในลำดับชั้น (เช่นสถานีกระจายพืชจำพวก-การ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

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 MI. This concept overcomes the main challenges of smart grids as identified by 141: 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.เช่นความผิดใจกว้างวิธีการได้รับการต่อต้าน sidered ในการใช้ความน่าจะเป็นของไฟฟ้าดับคงที่ ในงานนี้ เราพิจารณาข้อมูลแบบไดนามิก การปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อม sheap ยังให้ข้อมูลความต้องการ / การโหลดตารางสมาร์ท ( เช่น โหนดเพื่อนบ้านของตาราง ) โหนดเปริ odically ส่งรายงานสถานะข้อความให้เพื่อนบ้าน ดังที่เห็นในรูปที่ 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,เพื่อนบ้านสามารถส่งต่อข้อความไปยังระดับที่สูงขึ้นในระบบ ( เช่น การกระจายของสถานี สกุล , พืช )