Novel Predictive Home Appliance's Management Algorithm in Smart Grids
Notice bibliographique
Résumé
Smart home appliances and applications are gaining popularity, due to the high level of service they provide to users. In a smart home, all electrical and smart appliances are interconnected together to form a special private network. Due to economic and environmental factors, energy consumption is of great concern to both users and service providers. The integration between the technological advancement in electricity grids and the environmental awareness led to the rise of smart grids. A reliable and well-grounded smart grid system can be achieved by well handling the in-home power requests. Thus, a key aspect in the design of smart grids is scheduling the start time and duration of run of electrical appliances to minimize the amount of energy consumed, as well as to force a cap on the maximum amount of energy consumed at any given time. In this paper, we present a scheduling framework for serving a request from electrical appliances in a smart home network. The network is assumed to allocate the available power to the incoming requests from appliances and serve each appliance at a fixed rate according to its initial requirements. Moreover, each request is assumed to have maximum bounds on both the tolerable start of service and the total interruption delays. The problem is formalized as a discrete scheduling problem which employs an adaptive algorithm. The proposed framework consists mainly of a scheduling mechanism formulated as a dynamic program. The paper presents two scheduling schemes: a non-preemptive and a preemptive one. We compare the performance of the proposed algorithm against other schemes from the literature. Simulation results show improvements in terms of consumed energy expressed as total saving in electricity bill cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».