| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,213 |
| تعداد مقالات | 18,002 |
| تعداد مشاهده مقاله | 55,457,393 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,951,757 |
بهبود مدیریت انرژی و آسایش در ساختمانهای هوشمند | ||
| پژوهشنامه اقتصاد انرژی ایران | ||
| دوره 12، شماره 45 - شماره پیاپی 1، دی 1401، صفحه 71-93 اصل مقاله (1.06 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/jiee.2023.72590.1986 | ||
| نویسندگان | ||
| اکرم بیگی* 1؛ فریبا فتاحی2 | ||
| 1استادیار دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی، تهران، ایران | ||
| 2دانشجوی کارشناسی ارشد هوش مصنوعی، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی، تهران، ایران | ||
| چکیده | ||
| مدیریت بهینه مصرف انرژی در ساختمانها پیامدهای مثبتی در اقتصاد خرد و کلان دارد. در مدیریت مصرف انرژی، علاوه بر کاهش مصرف راحتی ساکنان نیز باید مورد توجه باشد. مسئله مدیریت و زمابندی کارکرد وسایل الکتریکی خودکار و قابلبرنامهریزی در یک ساختمان هوشمند، یک مسئله بهینهسازی است که با توجه به تعداد وسایل الکتریکی و قابلیتهای آنها پیچیدگی بالایی دارد. در این پژوهش یک رویکرد مدیریت مصرف انرژی پیشنهاد شده است که شامل سه لایه از عاملهای سوییچ، هماهنگکننده و اجرا است که در یک ساختار شبکهای با هم مرتبطند. عامل سویچ برای تعیین و پایش اولویتها، سطح رضایت و راحتی کاربر استفاده میشود. عامل هماهنگکننده درباره زمانبندی وسایل الکتریکی با هدف کمینهسازی هزینه برق مصرفی و بیشینهسازی راحتی کاربر تصمیمگیری میکند. عامل اجرا تصمیمات اخذ شده را با مجموعهای از اعمال اجرا میکند. هدف اصلی این پژوهش ارائه الگوریتمی برای کاهش مصرف انرژی و اوج نرخ میانگین و درعینحال افزایش راحتی کاربر در لایه عامل هماهنگکننده است. به این منظور روشی ترکیبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و الگوریتم خفاش ارائه شده و عملکرد آن بر اساس توابع هدف ارزیابی شدهاند. نتایج حاصل نشان میدهد که روش پیشنهادی نسبت به روشهای ارائهشده اخیر، بر روی مجموعه دادههای اسمارتهوم[1] و سییوبیمز[2] نتایج بهتری داشتهاند. [1]. SmartHome [2]. CU-Bems | ||
| کلیدواژهها | ||
| مدیریت مصرف انرژی؛ راحتی کاربر؛ بهینهسازی چندهدفه؛ الگوریتم ژنتیک؛ الگوریتم خفاش | ||
| مراجع | ||
|
اللهیاری، افق، بایرامی راد، وحید و اسلام نژادنمین، مجتبی. (1399). بررسی اهمیت هوش مصنوعی در ساختمانهای هوشمند. هشتمین کنفرانس ملی مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک، شیروان.
بهروزی، امیر، عبدیزدان، مرجان و نوری مهر، محمدرضا. (1398). ارائه الگوریتم فازی ـ عصبی مبتنی بر اینترنت اشیا جهت بهینه سازی انرژی در ساختمان هوشمند. پنجمین کنفرانس ملی محاسبات توزیعی و پردازش دادههای بزرگ، تبریز.
سعیدخانی، محمد، فلاحی، اسماعیل وبانشی، مهدی. (1395). ارائة مدل مدیریت تأمین انرژی در ایران براساس معیارهای فنی، اقتصادی و زیستمحیطی. پژوهشنامه اقتصاد انرژی ایران، 5(18)، 29-60. doi: 10.22054/jiee.2016.7192.
شریفیان، سمانه سادات، پهلوانزاده، نادر و کوه بنانی، حسین. (1399). کنترل هوشمند مصرف انرژی ساختمان در یک تالار پذیرایی با استفاده از منطق فازی. پنجمین همایش بینالمللی افقهای نوین در مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک، تهران.
صانعی، ساره و حاج محمدی، آیدا. (1399). بررسی اینترنت اشیا و کاربرد و اهمیت آن در ساختمانها و شهرهای هوشمند. پنجمین کنفرانس بینالمللی مهندسی برق،کامپیوتر و مکانیک، تهران.
عباسی، علی. (1399). پیادهسازی عملی اینترنت اشیاء در یک ساختمان هوشمند. پنجمین همایش بینالمللی افقهای نوین در مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک، تهران.
Abbasi, A. (2020). Practical implementation of Internet of Things in a smart building. In 5th Conference on the New Horizons in the Electrical Engineering, Computer and Mechanic. Tehran. https://civilica.com/doc/ 1042856. [In Persian]
Ahmad, A., Javaid, N., Alrajeh, N., Khan, Z.A., Qasim, U. & Khan, A. (2015). A Modified Feature Selection and Artificial Neural Network-Based Day-Ahead Load Forecasting Model for a Smart Grid. Applied Sciences, 5(4),1756-1772. https://doi.org/10.3390/app5041756.
Allah-yari, O., Bayrami-rad, V. & Eslamnejad-namin, M. (2020). Investigating the importance of artificial intelligence in smart buildings. In 8th Conference on Electrical, Computer and Mechanical Engineering, Shirvan. https://civilica.com/doc/1043280. [In Persian]
Alsalibi, B., Abualigah, L. & Khader, A. T. (2021). A novel bat algorithm with dynamic membrane structure for optimization problems. Applied Intelligence, 51, 1992-2017. https://doi.org/10.1007/s10489-020-01898-8.
Anvari-Moghaddam, A., Rahimi-Kian, A., Mirian, M. S. & Guerrero, J. M. (2017). A multi-agent based energy management solution for integrated buildings and microgrid system. Applied energy, 203, 41-56. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.06.007.
Badar, A. Q. & Anvari-Moghaddam, A. (2022). Smart home energy management system–a review, Advances in Building Energy Research, 16(1),118-143. https://doi.org/10.1080/17512549.2020.1806925.
Behrouzi, A., Abd-yazdan, M. & Noorimehr, M. R. (2019). A fuzzy-neural algorithm based on Internet of Things for energy optimization in smart building. In 5th Conference on Distributed Computing and Big Data Processing, Tabriz. https://civilica.com/doc/961944. [In Persian]
Brahim, G. B. (2021). Weather Conditions Impact on Electricity Consumption in Smart Homes: Machine Learning Based Prediction Model. In 8th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ICEEE), pp. 93-98, IEEE.
Chumnanvanichkul, P., Chirapongsananurak, P. & Hoonchareon, N. (2019). Three-level Classification of Air Conditioning Energy Consumption for Building Energy Management System Using Data Mining Techniques. In 2019 IEEE PES GTD Grand International Conference and Exposition Asia, pp. 611-615, IEEE.
Dashtaki, A. A., Khaki, M., Zand, M., Nasab, M. A., Sanjeevikumar, P., Samavat, T. & Khan, B. (2022). A Day Ahead Electrical Appliance Planning of Residential Units in a Smart Home Network Using ITS-BF Algorithm. International Transactions on Electrical Energy Systems, Vol. 2022, Article ID 2549887, pp. 1-13. https://doi.org/10.1155/2022/ 2549887.
Degha, H. E., Laallam, F. Z. & Said, B. (2019). Intelligent context-awareness system for energy efficiency in smart building based on ontology. Sustainable computing: informatics and systems, 21, 212-233. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2019.01.013.
González-Briones, A., De La Prieta, F., Mohamad, M. S., Omatu, S. & Corchado, J. M. (2018). Multi-agent systems applications in energy optimization problems: A state-of-the-art review. Energies, 11(8), 1928. https://doi.org/10.3390/en11081928.
Hurtado, L. A., Nguyen, P. H. & Kling, W. L. (2015). Smart grid and smart building inter-operation using agent-based particle swarm optimization. Sustainable Energy, Grids and Networks, 2, 32-40. https://doi.org/ 10.1016/j.segan.2015.03.003.
Khalid, R., Javaid, N., Rahim, M. H., Aslam, S. & Sher, A. (2019). Fuzzy energy management controller and scheduler for smart homes. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 21, 103-118. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2018.11.010.
Khan, F. A., Ullah, K. & Anwar, S. (2022). Energy optimization in smart urban buildings using bio-inspired ant colony optimization. Soft Computing, 27, 973–989. https://doi.org/10.1007/s00500-022-07537-3.
Malik, S. & Kim, D. (2018). Prediction-learning algorithm for efficient energy consumption in smart buildings based on particle regeneration and velocity boost in particle swarm optimization neural networks. Energies, 11(5), 1289. https://doi.org/10.3390/en11051289.
Miller, C. & Tian, J. (2020). CU-BEMS, smart building energy and IAQ data. Retrieved January, 2020, from https://www.kaggle.com/datasets/ claytonmiller/cubems-smart-building-energy-and-iaq-data.
Mohanty, S. & Dash, R. (2022). A comprehensive review on bio-inspired flower pollination algorithm. Journal of Information and Optimization Sciences, 43(5), 963-971. https://doi.org/10.1080/02522667.2022.2092224.
Netto, R. S., Ramalho, G. R., Bonatto, B. D., Carpinteiro, O. A., Zambroni de Souza, A. C., Oliveira, D. Q. & Braga, R. A. (2018). Real-time framework for energy management system of a smart microgrid using multiagent systems. energies, 11(3), 656. https://doi.org/10.3390/en11030656.
Rahim, S., Iqbal, Z., Shaheen, N., Khan, Z. A., Qasim, U., Khan, S. A. & Javaid, N. (2016). Ant colony optimization based energy management controller for smart grid. In 30th International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA), pp. 1154-1159, IEEE.
Roth, A. & Reyna, J. (2019). Grid-interactive efficient buildings technical report series: Whole-building controls, sensors, modeling, and analytics, (No. NREL/TP-5500-75478; DOE/GO-102019-5230). USDOE Office of Energy Efficiency and Renewable Energy (EERE), Energy Efficiency Office. Building Technologies Office, Washington DC (United States).
Saeed Khani, M., Fallahi, E. & Baneshi, M. (2016). Modeling for Energy Supply Management in Iran Based on Technical, Economic and Environmental Criteria. Iranian Energy Economics, 5(18), pp. 29-60. https://10.22054/jiee.2016.7192. [In Persian]
Sanei, S. & Hajmohamadi, A. (2020). Investigating the importance of artificial intelligence in smart buildings. In 5th Conference on Electrical, Computer and Mechanical Engineering, Tehran. https://civilica.com/doc/1039792. [In Persian]
Shah, A. S., Nasir, H., Fayaz, M., Lajis, A. & Shah, A. (2019). A review on energy consumption optimization techniques in IoT based smart building environments. Information, 10(3), 108. https://doi.org/10.3390/ info10030108.
Sharifian, S. S., Pahlevanzadeh, N. & Koohbanani, H. (2020). Intelligent control of building energy consumption in a reception hall using fuzzy logic. In 5th Conference on the New Horizons in the Electrical Engineering, Computer and Mechanic. Tehran. https://civilica.com/doc/1042821. [In Persian]
Singh A. T. (2020). Smart Home Dataset with weather Information. Retrieved January, 2020, from https://www.kaggle.com/datasets/taranvee/ smart-home-dataset-with-weather-information.
Wendler, T. & Gröttrup, S., (2016). Data mining with SPSS modeler: theory, exercises and solutions, Springer.
Zaouali, K., Ammari, M. L., Tabka, M., Choueib, A. & Bouallegue, R. (2018). Smart Home Resource Management Based on Multi-Agent System Modeling Combined with SVM Machine Learning for Prediction and Decision-Making. The Eleventh International Conference on Advances in Computer-Human Interactions, pp. 120-27. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 934 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 640 |
||