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基于混合蝙蝠乌鸦搜索算法的智能电网家庭能源管理( A hybrid bat-crow search algorithm based home energy management in smart grid )
Pamir N Javaid SM Mohsin A Iqbal I Ali
在智能电网(SG)中，需求侧管理(DSM)是一套或一组程序，允许用户在高峰时段转移自己的负荷需求，最大限度地降低其以小时为单位的电能消耗和电能消耗的总货币成本，并帮助电力企业在高能耗时段降低更高的电力需求。从而降低总电力成本,最大限度地提高电网的可持续性,减少二氧化碳排放,最终实现无污染的环境。目前，现有文献中的DSM策略大多集中在家庭设备调度上，以减少用户延迟时间和峰均比(PAR)。然而，他们忽略了总的电力成本。本文采用负荷转移策略，降低总电费。为了达到上述目的，我们提出了一种融合了bat算法(BA)和crow搜索算法(CSA)的混合算法，即bat-crow搜索算法(BCSA)，并与现有的BA、CSA算法进行了比较。对一个拥有15台家电的家庭进行了模拟计算，采用临界峰值定价(CPP)方案计算用户的电费。结果表明，采用本文提出的BCSA技术成功地将负荷转移到价格较低的时段，最终使总电费减少31.191%。
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