Coordination of Smart Home Energy Management Systems in Neighborhood Areas: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High penetration of selfish Home Energy Management Systems (HEMSs) causes adverse effects such as rebound peaks, instabilities, and contingencies in different regions of distribution grid. To avoid these effects and relieve power grid stress, the concept of HEMSs coordination has been suggested. Particularly, this concept can be employed to fulfill important grid objectives in neighborhood areas such as flattening aggregated load profile, decreasing electricity bills, facilitating energy trading, diminishing reverse power flow, managing distributed energy resources, and modifying consumers' consumption/generation patterns. This paper reviews the latest investigations into coordinated HEMSs. The required steps to implement these systems, accounting for coordination topologies and techniques, are thoroughly explored. This exploration is mainly reported through classifying coordination approaches according to their utilization of decomposition algorithms. Furthermore, major features, advantages, and disadvantages of the methods are examined. Specifically, coordination process characteristics, its mathematical issues and essential prerequisites, as well as players concerns are analyzed. Subsequently, specific applications of coordination designs are discussed and categorized. Through a comprehensive investigation, this work elaborates significant remarks on critical gaps in existing studies toward a useful coordination structure for practical HEMSs implementations. Unlike other reviews, the present survey focuses on effective frameworks to determine future opportunities that make the concept of coordinated HEMSs feasible. Indeed, providing effective studies on HEMSs coordination concept is beneficial to both consumers and service providers since as reported, these systems can lead to 5% to 30% reduction in electricity bills.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle