Demand Management in Smart Grids
Thesis title in Czech: | Řízení spotřeby v chytrých energetických sítích |
---|---|
Thesis title in English: | Demand Management in Smart Grids |
Key words: | řízení spotřeby, chytré sítě, optimalizace |
English key words: | demand management, smart grid, optimization |
Academic year of topic announcement: | 2018/2019 |
Thesis type: | diploma thesis |
Thesis language: | angličtina |
Department: | Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic (32-KTIML) |
Supervisor: | Mgr. Martin Pilát, Ph.D. |
Author: | hidden - assigned and confirmed by the Study Dept. |
Date of registration: | 04.02.2019 |
Date of assignment: | 04.02.2019 |
Confirmed by Study dept. on: | 04.02.2019 |
Date and time of defence: | 16.09.2019 09:00 |
Date of electronic submission: | 11.07.2019 |
Date of submission of printed version: | 17.07.2019 |
Date of proceeded defence: | 16.09.2019 |
Opponents: | prof. RNDr. Milan Vlach, DrSc. |
Guidelines |
Rozvoj chytrých energetických sítí (smart grids) nabízí možnosti lépe plánovat a řídit spotřebu elektrické energie -- je například možné plánovat nabíjení elektrických vozidel nebo ohřev vody tak, aby se optimalizovalo využití energie (např. pro minimalizaci ceny nebo minimalizaci ztrát v síti). Většina přístupů pro takové plánování se omezuje na jeden druh spotřebiče. Cílem práce je navrhnout a otestovat algoritmy, které jsou takovou optimalizaci schopny řešit pro více druhů spotřebičů současně.
Student se nejprve seznámí s používanými algoritmy pro řízení spotřeby ve smart gridech. Následně vytvoří simulátor chytré sítě, který by umožňoval vyhodnocení různých řídících algoritmů za různých podmínek. S pomocí tohoto simulátoru nakonec navrhne nové algoritmy, které budou schopně řešit problém optimálního plánování ve smart gridech. |
References |
[1] Pilát M.: "Evolving Controllers for Electric Vehicle Charging". In K. Sim et al. (eds.), Applications of Evolutionary Computation - 21st International Conference EvoApplications 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol. 10784. Springer, 2018. ISBN: 978-3-319-77537-1 (in print)
[2] Ma, Z., Callaway, D.S. and Hiskens, I.A.: Decentralized charging control of large populations of plug-in electric vehicles. IEEE Transactions on Control Systems Technology 21(1), 67-78 (2013), DOI: 10.1109/TCST.2011.2174059 [3] Rigas, E. S., Ramchurn, S. D. and Bassiliades, N.: Managing Electric Vehicles in the Smart Grid Using Artificial Intelligence: A Survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 16(4), 1619–1635 (2015), 10.1109/TITS.2014.2376873 [4] Ahn, C., Li, C.T. and Peng, H.: Decentralized charging algorithm for electrified vehicles connected to smart grid. Proceedings of the 2011 American Control Conference, 3924-3929 (2011), DOI: 10.1109/ACC.2011.5990895 [5] Moreau, A.: Control Strategy for Domestic Water Heaters during Peak Periods and its Impact on the Demand for Electricity. Energy Procedia 12, 1074-1082 (2011), DOI: 10.1016/j.egypro.2011.10.140 |