Providing recommendation for energy-efficiency at smart homes
Akıllı evlerde enerji verimliliği için öneriler sunmak
- Tez No: 757911
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPER BİLGE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Enerji maliyetini azaltma, akıllı ev kullanıcıları için zorlu bir görevdir. En son teknolojiye sahip birçok teknik, cihaz kısıtlaması, yoğun olmayan programlama, tepe yük tıraşlama, enerji tahmini, kullanıcı etkinliğine dayalı alakasız cihaz tespiti ve enerji kaynağı planlaması ile bunu başarmaktadır. Kapsamlı araştırmalara rağmen, enerji maliyetlerini düşürmenin verimli yollarını araştırmak için literatürde halen geniş bir boşluk vardır. Bu amaçla, bu çalışma, bir cihaz izleme süresi ve maksimum enerji kullanımı için bir eşik içeren, kullanıcı tarafından tasarlanmış ölçütlere göre ev aletlerini gerçek zamanlı olarak izleyen yeni bir teknik önermektedir. Önerilen teknik, bir cihazın kullanıcı ölçütlerini karşılaması durumunda yoğun-olmayan enerji planlama önerileri sağlar. Böylece kullanıcı, kişisel tercihleri ile uyumlu maksimum kullanıcı konforunu sağlayacak biçimde enerji fiyat sinyalinde belirtilen yoğun-olmayan herhangi bir saate cihazları programlayabilir. Yoğun-olmayan zamanlama tamamen fiyat sinyaline bağlıdır, çünkü ilgili fiyatlarıyla birlikte yoğun, orta yoğun ve yoğun olmayan saatlerin dağılımını içerir. Önerilen tekniğimizin performansını, kullanım süresi ve kritik tepe fiyatlandırma sinyalleriyle araştırıyoruz. Önerilen tekniğin performansını ve enerji maliyetini azaltma kapasitesini göstermek için dört fiyat sinyaliyle halka açık iki enerji tüketimi veri kümesi üzerinde çeşitli deneyler yapılmıştır. Enerji maliyet tasarrufu, deneyler sırasında toplam enerji tüketimini değiştirmeden, yoğun olmayan zamanlama ile elde edilir. İncelenen veri kümeleri için simülasyon sonuçları, %84'e varan önemli bir maliyet tasarrufu performansı göstermektedir. Çeşitli yoğun-olmayan zamanlama teknikleri, etkinliklerini doğrulamak için farklı veri kümeleri ve parametre ayarları kullanır. Farklı yoğun olmayan zamanlama algoritmalarının enerji tasarrufu performansını karşılaştırmak için, performansı benzer ölçütlere göre hesaplayan yeni bir değerlendirme metriği öneriyoruz. Yeni bir değerlendirme metriği ile hesaplanan farklı tekniklerin performansı, tekniğimizin performansının diğer son teknoloji tekniklerden daha iyi olduğunu ortaya koymaktadır. Genel olarak, yoğun olmayan zamanlama, akıllı şebekelerdeki pik yükü en aza indirerek daha fazla maliyet etkin enerji tarifeleri ve tüm paydaşlar için dengeli bir enerji arzı sağlar.
Özet (Çeviri)
Energy cost reduction is a challenging task for smart home users. Many state-of-the-art techniques achieve it by appliance curtailment, off-peak scheduling, peak load shaving, energy prediction, user activity-based irrelevant appliance detection, and energy resource scheduling. Despite vast research, there is still a broad scope to investigate efficient ways to reduce energy costs. To this end, this study proposes a novel technique that monitors household appliances in real-time according to user-devised criteria that comprise an appliance monitor time and a threshold for maximum energy usage. The proposed technique provides off-peak energy scheduling recommendations when an appliance satisfies the user criteria. Thus, the user can schedule appliances to any off-peak hour specified in the price signal ensuring maximum user comfort by personal choices. The off-peak scheduling entirely depends on the price signal as it includes the distribution of peak, mid-peak, and off-peak hours with their respective prices. We investigate the performance of our proposed technique with the time-of-use and critical peak pricing signals. We perform several experiments on two publicly available energy consumption datasets with four price signals to demonstrate the proposed technique's performance and energy cost reduction capability. The energy cost-saving is achieved by off-peak scheduling, keeping the total energy consumption unchanged during the experiments. For the investigated datasets, the simulation results demonstrate a significant cost-saving performance of up to 84%. Various off-peak scheduling techniques use different datasets and parameters settings to validate the effectiveness of their technique. To compare the energy-saving performance of different off-peak scheduling algorithms, we propose a novel evaluation metric that computes the performance on similar criteria. The performance of different techniques calculated with a new evaluation metric reveals that our technique's performance is better than other state-of-the-art techniques. Overall, off-peak scheduling minimizes the peak load on smart grids, yielding further cost-effective energy tariffs and a balanced energy supply for all stakeholders.
Benzer Tezler
- Konut binalarındaki kurulu kapasite fazlası ve yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu ile dinamik yük yönetiminin şarj istasyonu boyutlandırılmasına etkileri
Efects of dynamic load management on sizing of charging operations with the integration of surplus installed capacity in residential building and renewable energy
ÖZCAN AKBIYIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Internet of things based zigbee sniffer for smart and secure home
Akıllı ve güvenli ev için şeylerin interneti tabanlı zigbee snıffer
FARAH SHAKİR MAHMOOD ALBAYATİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Elektrik enerjisi piyasaları ve çimento sektöründe elektrik enerjisi tüketim tahmininin önemi
Electricity markets and the importance of electricity consumption forecasting in cement sector
EZGİ KAYAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Güneş yerleşmelerinin değerlendirilmesine ilişkin bir çalışma
A study on the evaluation of solar settlements
NERİMAN GÜL ÇELEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL KOÇLAR ORAL
- Akıllı şebekelerde makine öğrenmesi teknikleriyle kısa dönem rüzgâr hızı tahmini: Kocaeli-Türkiye örneği
Short–term wind speed forecasting in smart grids with machine learning techniques: A case study in Kocaeli-Türkiye
MAYSA GAIDOUM AHMED GAIDOUM
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU