Akıllı ev aletlerinin enerji tüketiminin planlanması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Evlerdeki elektrikli aletlerin sayısının her geçen gün artmasıyla enerji
tüketimi de artış göstermektedir. Artan tüketimin oluşturduğu yükü gün içine
yaymak için fiyatları zamana göre değişiklik gösteren elektrik tarifeleri
oluşturulmuştur. Evlerde kullanılan akıllı ev aletlerinin düzgün planlanmasıyla bu
tarifelerden en iyi şekilde yararlanılabilir ve hem maliyet azaltılır hem de dengeli
yük dağılımı sağlanır. Bu tez çalışmasında akıllı ev aletlerinin çalışmasının
planlanması için yaklaşımlar geliştirilmiştir.
Tezde ele alınan problemin çözümü için sezgisel algoritmalar kullanılmıştır.
Genetik algoritma, diferansiyel gelişim algoritması ve benzetilmiş tavlama
algoritması bu çalışmaya uyarlanmıştır. Bunların yanında değiştirilmiş genetik
algoritma, değiştirilmiş diferansiyel gelişim algoritması önerilmiştir. Ayrıca
benzetilmiş tavlama algoritması bu algoritmalardan çıkan çözümlere uygulanarak
hibrit yaklaşımlar da geliştirilmiştir. Farklı senaryolarda gerçekleştirilen testler
sonucunda genetik algoritmanın ardından uygulanan benzetilmiş tavlama başta
olmak üzere kullanılan algoritmaların maliyeti önemli oranda azalttığı
görülmüştür.
Energy consumption increases, as the number of electrical appliances in households increase day by day. Electricity tariffs in which prices vary over time have been created, to distribute the load of increased electricity consumption throughout the day. These tariffs can be exploited optimally with the proper planning of smart home appliances used in homes to reduce the costs and to achieve balanced load distribution. In this thesis, approaches are proposed for the problem of scheduling of the smart home appliances. Heuristic algorithms are used for the solution of the problem. Genetic algorithm, differential evolution and simulated annealing have been customized for this work. In addition to these, modified genetic algorithm and modified differential evolution has been proposed. Also hybrid approaches are developed by applying simulated annealing to the results from these algorithms. As a result of the tests executed in various scenarios, it has been found that simulated annealing after genetic algorithm is the most efficient and all algorithms significantly reduces the cost.
Energy consumption increases, as the number of electrical appliances in households increase day by day. Electricity tariffs in which prices vary over time have been created, to distribute the load of increased electricity consumption throughout the day. These tariffs can be exploited optimally with the proper planning of smart home appliances used in homes to reduce the costs and to achieve balanced load distribution. In this thesis, approaches are proposed for the problem of scheduling of the smart home appliances. Heuristic algorithms are used for the solution of the problem. Genetic algorithm, differential evolution and simulated annealing have been customized for this work. In addition to these, modified genetic algorithm and modified differential evolution has been proposed. Also hybrid approaches are developed by applying simulated annealing to the results from these algorithms. As a result of the tests executed in various scenarios, it has been found that simulated annealing after genetic algorithm is the most efficient and all algorithms significantly reduces the cost.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Sezgisel Algoritmalar, Planlama, Akıllı Ev Aletleri, Optimizasyon, Enerji Tüketimi, Heuristic Algorithms, Scheduling, Smart Appliances, Optimization, Energy Consumption
