Smart-Grid-Demand-Response-Management unter Verwendung des Internets der Dinge für Lastabwurf und intelligente direkte Laststeuerung
Smart grid demand response management using internet of things for load shedding and smart-direct load control
Gestión de respuesta a la demanda de redes inteligentes utilizando Internet de las cosas para deslastre de carga y control de carga directo inteligente
مدیریت پاسخگویی تقاضای شبکه هوشمند با استفاده از اینترنت اشیا برای کاهش بار و کنترل مستقیم بار هوشمند.
Gestion de la réponse à la demande de réseau intelligent utilisant l'Internet des objets pour le délestage et le contrôle de charge intelligent et direct
Интеллектуальное управление реагированием на спрос с использованием Интернета вещей для сброса нагрузки и интеллектуального прямого управления нагрузкой
Résumé
Diese Forschung stellt einen innovativen Ansatz vor, einen fortschrittlichen Algorithmus, der für eine intelligente direkte Laststeuerung und Lastabwurf entwickelt wurde. Sein Hauptziel besteht darin, Stromausfälle aufgrund plötzlicher Verschiebungen der Netzlast zu mildern und gleichzeitig die Herausforderung der Reduzierung des Peak-to-Average-Ratio (PAR) zu bewältigen. Im Kern nutzt dieser Algorithmus Prognosen, Abwurfmechanismen und intelligente Techniken zur direkten Laststeuerung. Darüber hinaus nutzt es das Potenzial des Internets der Dinge (IoT) zusammen mit Stream-Analysen, um ein Lastmanagement in Echtzeit zu ermöglichen. Darüber hinaus werden personalisierte Tagespläne für Kunden entwickelt, die mit intelligenten elektronischen Geräten (IEDs) ausgestattet sind und sich an deren individuellen Vorlieben, Komfort und erwarteten Belastungsmustern orientieren. Die Strategie umfasst Demand-Response-Techniken, die für die Optimierung der Laststeuerung in Echtzeit von entscheidender Bedeutung sind. Die Testphase umfasste ein Simulationssystem, das hundert Kunden widerspiegelte, von denen jeder eine Vielzahl zufällig ausgewählter Geräte besaß. Die Ergebnisse zeigten eine deutliche Reduzierung von Stromausfällen durch Lastabwurf, ermöglicht durch ein ARIMA-Zeitreihenvorhersagemodell. Zu diesem positiven Ergebnis trug insbesondere die Integration von Smart Direct Load Control (S-DLC) und IoT-Technologien bei. Im Wesentlichen schlägt diese Forschung einen innovativen Rahmen vor, der nicht nur Stromausfälle bei abrupten Netzlaständerungen minimiert, sondern auch die Lastverteilung effizient verwaltet und optimiert und so einen vielversprechenden Weg zur Verbesserung der Netzzuverlässigkeit und Kundenzufriedenheit bietet.
This research introduces an innovative approach, an advanced algorithm designed for smart direct load control and load shedding. Its primary aim is to mitigate power outages resulting from sudden shifts in grid loads while concurrently addressing the challenge of Peak-to-Average Ratio (PAR) reduction. At its core, this algorithm leverages forecasting, shedding mechanisms, and intelligent direct load control techniques. Moreover, it harnesses the potential of the Internet of Things (IoT) alongside stream analytics to enable real-time load management. Additionally, it devises personalized daily schedules for customers equipped with Intelligent Electronic Devices (IEDs), aligning with their individual preferences, comfort, and anticipated load patterns. The strategy incorporates demand response techniques, vital for optimizing real-time load control. The testing phase involved a simulation system that mirrored a hundred customers, each owning a variety of randomly selected appliances. The outcomes demonstrated a significant reduction in power outages through load shedding, facilitated by an ARIMA time series prediction model. The integration of smart direct load control (S-DLC) and IoT technologies notably contributed to this positive outcome. In essence, this research proposes an innovative framework that not only minimizes power outages during abrupt grid load changes but also efficiently manages and optimizes load distribution, providing a promising avenue for enhancing grid reliability and customer satisfaction.
Esta investigación presenta un enfoque innovador, un algoritmo avanzado diseñado para el control directo y inteligente de la carga y el deslastre de carga. Su objetivo principal es mitigar los cortes de energía resultantes de cambios repentinos en las cargas de la red y, al mismo tiempo, abordar el desafío de la reducción de la relación pico-promedio (PAR). En esencia, este algoritmo aprovecha la previsión, los mecanismos de desconexión y las técnicas inteligentes de control directo de carga. Además, aprovecha el potencial del Internet de las cosas (IoT) junto con el análisis de flujo para permitir la gestión de carga en tiempo real. Además, diseña horarios diarios personalizados para clientes equipados con dispositivos electrónicos inteligentes (IED), alineándose con sus preferencias individuales, comodidad y patrones de carga anticipados. La estrategia incorpora técnicas de respuesta a la demanda, vitales para optimizar el control de carga en tiempo real. La fase de prueba implicó un sistema de simulación que reflejaba a cien clientes, cada uno de los cuales poseía una variedad de electrodomésticos seleccionados al azar. Los resultados demostraron una reducción significativa de los cortes de energía mediante el deslastre de carga, facilitado por un modelo de predicción de series temporales ARIMA. La integración del control inteligente de carga directa (S-DLC) y las tecnologías IoT contribuyó notablemente a este resultado positivo. En esencia, esta investigación propone un marco innovador que no solo minimiza los cortes de energía durante cambios abruptos en la carga de la red, sino que también gestiona y optimiza eficientemente la distribución de la carga, proporcionando una vía prometedora para mejorar la confiabilidad de la red y la satisfacción del cliente.
این تحقیق یک رویکرد نوآورانه را معرفی می کند، یک الگوریتم پیشرفته که برای کنترل هوشمند بار مستقیم و کاهش بار طراحی شده است. هدف اصلی آن کاهش قطعی برق ناشی از جابجایی ناگهانی بارهای شبکه و همزمان با چالش کاهش نسبت پیک به میانگین (PAR) است. این الگوریتم در هسته خود از پیشبینی، مکانیسمهای حذف و تکنیکهای کنترل مستقیم بار هوشمند استفاده میکند. علاوه بر این، از پتانسیل اینترنت اشیا (IoT) در کنار تجزیه و تحلیل جریان برای فعال کردن مدیریت بار در زمان واقعی استفاده می کند. علاوه بر این، برنامههای روزانه شخصیسازی شده را برای مشتریان مجهز به دستگاههای الکترونیکی هوشمند (IED) طراحی میکند که با اولویتهای فردی، راحتی و الگوهای بار پیشبینیشده همسو میشود. این استراتژی شامل تکنیک های پاسخگویی به تقاضا است که برای بهینه سازی کنترل بار در زمان واقعی حیاتی است. مرحله آزمایش شامل یک سیستم شبیهسازی بود که صد مشتری را نشان میداد که هر کدام دارای انواع لوازم خانگی انتخابی تصادفی بودند. نتایج نشان داد کاهش قابل توجهی در قطع برق از طریق کاهش بار، که توسط یک مدل پیشبینی سری زمانی ARIMA تسهیل میشود. ادغام کنترل بار مستقیم هوشمند (S-DLC) و فناوریهای IoT به طور قابل توجهی به این نتیجه مثبت کمک کرد. در اصل، این تحقیق چارچوبی نوآورانه را پیشنهاد میکند که نه تنها قطعی برق را در طول تغییرات ناگهانی بار شبکه به حداقل میرساند، بلکه توزیع بار را به طور موثر مدیریت و بهینه میکند و یک راه امیدوارکننده برای افزایش قابلیت اطمینان شبکه و رضایت مشتری فراهم میکند.
Cet article propose l'utilisation d'un nouvel algorithme pour le contrôle direct intelligent de la charge et le délestage afin de minimiser les coupures de courant lors de changements brusques de charge du réseau, ainsi que de réduire le rapport crête/moyenne (PAR). L'algorithme utilise la prévision, le délestage et le contrôle intelligent de la charge directe. L'algorithme utilise également l'Internet des objets et l'analyse des flux pour fournir un contrôle de charge en temps réel et génère un programme quotidien pour les clients équipés d'IED, en fonction de leurs demandes, de leur confort et du modèle de charge prévu. Les techniques de réponse à la demande sont utilisées pour le contrôle et l’optimisation de la charge en temps réel. Pour tester l'algorithme, un système de simulation a été développé, prenant en compte une centaine de clients possédant des appareils sélectionnés au hasard. Les résultats ont indiqué que le délestage utilisant le modèle de prédiction de séries chronologiques ARIMA et l'application du contrôle direct intelligent de la charge (S-DLC) et de l'Internet des objets peut réduire considérablement les pannes de courant des clients.
Это исследование представляет инновационный подход, усовершенствованный алгоритм, предназначенный для интеллектуального прямого управления нагрузкой и ее сброса. Его основная цель — смягчить последствия перебоев в подаче электроэнергии, вызванных внезапными изменениями нагрузки на сеть, одновременно решая проблему снижения отношения пикового значения к среднему (PAR). По своей сути этот алгоритм использует прогнозирование, механизмы сброса и интеллектуальные методы прямого управления нагрузкой. Более того, он использует потенциал Интернета вещей (IoT) наряду с потоковой аналитикой, чтобы обеспечить управление нагрузкой в реальном времени. Кроме того, компания разрабатывает персонализированные ежедневные графики для клиентов, оснащенных интеллектуальными электронными устройствами (IED), в соответствии с их индивидуальными предпочтениями, комфортом и ожидаемыми схемами нагрузки. Стратегия включает методы реагирования на спрос, жизненно важные для оптимизации управления нагрузкой в реальном времени. На этапе тестирования использовалась система моделирования, которая отражала сотню клиентов, каждый из которых владел множеством случайно выбранных устройств. Результаты продемонстрировали значительное сокращение отключений электроэнергии за счет сброса нагрузки, чему способствовала модель прогнозирования временных рядов ARIMA. Этому положительному результату в значительной степени способствовала интеграция интеллектуального прямого управления нагрузкой (S-DLC) и технологий Интернета вещей. По сути, это исследование предлагает инновационную структуру, которая не только сводит к минимуму перебои в подаче электроэнергии при резких изменениях нагрузки в сети, но также эффективно управляет и оптимизирует распределение нагрузки, обеспечивая многообещающий путь повышения надежности сети и удовлетворенности клиентов.
Mots clés
- Lastflusssteuerung
- Haushaltsgeräte
- Planung
- Störungen im Stromnetz
- Wiederherstellung des Stromversorgungssystems
- Echtzeitsysteme
- autoregressive gleitende Durchschnittsprozesse
- Regelungstechnisches Rechnen
- Nachfragemanagement
- Internet der Dinge
- Leistungslastregelung
- Lastabwurf
- Minimierung
- Zuverlässigkeit des Stromversorgungssystems
- intelligente Stromnetze
- Smart-Grid-Demand-Response-Management
- intelligente direkte Laststeuerung
- Minimierung von Stromausfällen
- Reduzierung des Spitzen-zu-Durchschnitts-Verhältnisses
- Stream-Analyse
- Echtzeit-Lastkontrolle
- täglicher Kundenplan
- intelligentes elektronisches Gerät
- Lastoptimierung in Echtzeit
- ARIMA-Zeitreihenvorhersagemodell
- Reduzierung von Stromausfällen
- Load flow control
- Home appliances
- Planning
- Power system faults
- Power system restoration
- Real-time systems
- autoregressive moving average processes
- control engineering computing
- demand side management
- Internet of Things
- load regulation
- load shedding
- minimization
- power system reliability
- real-time systems
- smart power grids
- time series
- smart grid demand response management
- smart direct load control
- S- DLC
- power outage minimization
- peak-to-average ratio reduction
- stream analytics
- real-time load control
- daily customer schedule
- IED
- real time load optimization
- ARIMA time series prediction model
- S-DLC
- power outage reduction
- control de flujo de carga
- Electrodomésticos
- Planificación
- Fallos del sistema de energía
- Restauración del sistema de energía
- Sistemas en tiempo real
- procesos de media móvil autorregresiva
- informática de ingeniería de control
- gestión del lado de la demanda
- Internet de las Cosas
- regulación de carga de energía
- desprendimiento de carga de energía
- minimización
- confiabilidad del sistema de energía
- sistemas en tiempo real
- redes eléctricas inteligentes
- gestión de respuesta a la demanda de redes inteligentes
- control de carga directa inteligente
- minimización de cortes de energía
- reducción de la relación pico-promedio
- análisis de flujo
- control de carga en tiempo real
- horario diario del cliente
- dispositivo electrónico inteligente
- optimización de carga en tiempo real
- Modelo de predicción de series temporales ARIMA
- reducción de cortes de energía
- کنترل جریان بار
- لوازم خانگی
- برنامه ریزی
- ایرادات سیستم برق
- بازسازی سیستم قدرت
- سیستم های بلادرنگ
- فرآیندهای میانگین متحرک اتورگرسیو محاسبات مهندسی
- کنترل مدیریت سمت تقاضا
- اینترنت اشیا
- تنظیم بار قدرت
- کاهش بار قدرت
- به حداقل رساندن
- قابلیت اطمینان سیستم قدرت
- شبکه های برق هوشمند
- مدیریت پاسخگویی
- تقاضای شبکه هوشمند
- کنترل بار مستقیم هوشمند
- به حداقل رساندن قطع برق
- کاهش نسبت اوج به متوسط
- تجزیه و تحلیل جریان کنترل بار در زمان واقعی
- برنامه روزانه مشتری
- دستگاه الکترونیکی هوشمند
- بهینه سازی بار در زمان واقعی
- مدل پیشبینی سری زمانی ARIMA
- کاهش قطع برق
- Contrôle du flux de charge
- Appareils électroménagers
- Planification
- Défauts du système électrique
- Restauration du système électrique
- Systèmes temps réel
- processus de moyenne mobile autorégressive
- informatique d'ingénierie de contrôle
- Gestion de la demande
- Internet des objets
- régulation de charge
- délestage
- minimisation
- fiabilité du système électrique
- systèmes en temps réel
- réseaux électriques intelligents
- des séries chronologiques
- gestion de la réponse à la demande sur les réseaux intelligents
- contrôle intelligent de la charge directe
- S-DLC
- minimisation des pannes de courant
- réduction du rapport crête/moyenne
- analyse de flux
- contrôle de charge en temps réel
- horaire quotidien des clients
- IED optimisation de la charge en temps réel
- Modèle de prédiction de séries
- chronologiques ARIMA
- réduction des pannes de courant
- Управление потоком нагрузки
- Бытовая техника
- Планирование
- Неисправности энергосистемы
- Восстановление энергосистемы
- Системы реального времени
- авторегрессионные процессы скользящего среднего
- контрольно-технические вычисления
- управление спросом
- Интернет вещей
- регулирование силовой нагрузки
- сброс силовой нагрузки
- минимизация
- надежность энергосистемы
- системы реального времени
- умные электросети
- управление реагированием спроса на интеллектуальную сеть
- интеллектуальное прямое управление нагрузкой
- минимизация отключений электроэнергии
- снижение отношения пиковой нагрузки к средней
- потоковая аналитика
- контроль нагрузки в реальном времени
- ежедневный график клиентов
- интеллектуальное электронное устройство
- оптимизация загрузки в реальном времени
- Модель прогнозирования временных рядов ARIMA
- сокращение отключений электроэнергии