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Peak Demand Management in a Smart Community using Coordination Algorithms

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSH) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Smart Home 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.4 (2013.07)바로가기
  • 페이지
    pp.371-390
  • 저자
    Anandalakshmi Thevampalayam, Swamidoss Sathiakumar, Nandan Parameswaran
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A204687

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원문정보

초록

영어
In this paper, we propose peak demand management techniques for a smart community using different types of coordination mechanisms for coordination of multiple house agents working in the same environment. These algorithms use centralized model, decentralized model, hybrid model and Pareto resource allocation model for resource allocation. We modeled user comfort for the appliance based on user preference, the power reduction capability and the important activities that run around the house associated with that appliance. Moreover we compare these algorithms with respect to their peak reduction capability, overall comfort of the community, simplicity of the algorithm and community involvement and finally able to find the best performing algorithm among them. Our simulation results show that the proposed coordination algorithms can effectively reduce peak demand while maintaining user comfort. We confirm that using our proposed algorithms, the demand for electricity of a smart community can be managed intelligently and sustainably.

목차

Abstract
 1. Introduction
  1.1. Importance of Peak Demand Management in Residential Sector
  1.2. Benefits of Smart Community
 2. Related Work
 3. Policy based Smart Home Architecture
  3.1. State based Model of a House Hold Appliance
  3.2. Policy based Framework
  3.3. Policy for a House Agent
  3.4. User Comfort Model
 4. Diversity Factor and Peak to Average Ratio
  4.1. Peak to Average Ratio
 5. Smart Energy Community Architecture
 6. Centralized Algorithm for Peak Reduction
  6.1. Advantages
  6.2. Limitations
 7. Round Robin Algorithm
  7.1. Advantages
  7.2. Limitations
 8. Balancing Responsible Agent Algorithm for Peak Reduction
  8.1. Election Rule
  8.2. Advantages
 9. Pareto Efficiency Allocation Algorithm of the Available Resources
 10. Effect of Peak Reduction Algorithms over Diversity Factor
 11. Simulation Results for Centralized Algorithm
 12. Performance Analysis of Algorithms
  12.1. Finding the Best Algorithm
 13. Conclusions
 References

키워드

Peak demand management algorithm coordination community agent centralized decentralized Diversity factor Election rule balancing responsible agent Pareto efficiency Nash negotiation

저자

  • Anandalakshmi Thevampalayam [ University of Sydney, Sydney, Australia ]
  • Swamidoss Sathiakumar [ University of Sydney, Sydney, Australia ]
  • Nandan Parameswaran [ University of NewSouthwales, Sydney, Australia ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSH) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSH)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Smart Home
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1975-4094
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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