4 research outputs found

    A Multi-agent Reinforcement Learning based Data-driven Method for Home Energy Management

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    A Device Interconnection System for Energy Management

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    Mit Energiemanagementlösungen lassen sich wertvolle BeitrĂ€ge zur Erhöhung der Energieeffizienz erzielen. Geeignete Lösungen können eine Reduzierung des Ausstoßes an Treibhausgasen bewirken sowie zu einer Reduzierung der Energiekosten fĂŒr die BĂŒrgerinnen und BĂŒrger beitragen. Im Rahmen dieser Arbeit werden die wesentlichen Bestandteile von Energiemanagementsystemen und deren EinsatzfĂ€higkeit in verteilten Systemen genauer betrachtet. Dabei wird gezeigt, dass viele bisherige Energiemanagementsysteme BeschrĂ€nkungen in ihrer EinsatzfĂ€higkeit unterliegen. Aus diesem Grund wird ein Systemkonzept fĂŒr zukĂŒnftige Energiemanagementsysteme auf Basis des Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) nach einem allgemeinen, Nutzer-zentrierten Ansatz entwickelt. Das Systemkonzept besteht erstens aus Verfahren zur GerĂ€teeinbindung möglichst alle Arten von Anlagen, Maschinen und GerĂ€ten, zweitens aus einer datenschutz- und datensicherheitskonformen hierarchischen Kommunikationsstruktur sowie drittens aus verschiedenen modularen Energiemanagement-FunktionalitĂ€ten. FĂŒr die Erprobung des Systemkonzepts wurde u.a. eine Softwareplattform in der Skriptsprache JavaScript zur AusfĂŒhrung von verteilten Energiemanagement-Anwendungen implementiert. Verschiedene Techniken zur GerĂ€teeinbindung sowie Energiemanagement-FunktionalitĂ€ten wurden als Anwendungen dieser Softwareplattform umgesetzt. Dazu zĂ€hlen eine EnergieverbrauchsschĂ€tzung fĂŒr Computer, mehrere Techniken zur Identifikation des GerĂ€tebetriebsstatus anhand von Messdaten, einige Smartphone- bzw. Tablet-Anwendungen fĂŒr die Nutzer-unterstĂŒtzte Energieverbrauchsoptimierung sowie Anwendungen zur automatisierten Energieverbrauchsoptimierung inklusive einer Lastspitzenreduktion. Zur Demonstration der FunktionsfĂ€higkeit wurde das System in Unternehmen und Privathaushalten eingesetzt. Dabei wird gezeigt, dass die bisherigen BeschrĂ€nkungen der EinsatzfĂ€higkeit von Energiemanagementsystemen ĂŒberwunden werden und ein großflĂ€chiger Einsatz technisch möglich ist. Weiterhin werden die verschiedenen Komponenten und Verfahren einzeln evaluiert. Die gewĂ€hlte hierarchische Kommunikationsstruktur bestĂ€tigt sich dabei als geeignetes Konzept, das zudem weitere Vorteile hinsichtlich der SkalierungsfĂ€higkeit und der Ausfallsicherheit bietet. ZusĂ€tzlich wird gezeigt, dass die verschiedenen Techniken und FunktionalitĂ€ten aufgrund ihrer PrĂ€zision und aufgrund ihrer gezeigten Realisierbarkeit angemessene Lösungen fĂŒr das Energiemanagement darstellen.In view of the energy transition in Germany, potential power savings are achieved through the application of energy management solutions. Using appropriate concepts, energy management systems can contribute to the reduction in the emission of greenhouse gases and reduce the energy costs for end consumers. In this thesis, the different components of energy management systems are studied and their applicability in distributed systems is analyzed. It is shown that a majority of energy management systems suffer from limitations in their operational capabilities. For this reason, a user oriented system concept for future energy management systems based on the Internet of Things (IoT) is developed. The system is composed of three layers, the lowest of which addresses the methods for the integration of all types of machines and devices. For the middle layer a hierarchical communication structure with distributed applications is suggested, to satisfy privacy and data security requirements. In the top layer, different energy management functionalities are outlined. For the testing of the system concept, a software platform for distributed applications was realized in JavaScript. Several device connectivity techniques as well as energy management functionalities are implemented as applications of this software platform, such as an energy consumption estimation for computers, several device status identification techniques based on measured data, several smartphone and tablet applications for the end-user based energy consumption optimization as well as some applications for the automated energy consumption optimization, including a peak consumption reduction. To demonstrate the functionality of the system, it was used in both work and home environments. Thereby it is demonstrated that the restrictions in the operational capability of energy management systems could be overcome and that a wide deployment of these systems is possible from a technical point of view. Furthermore, the different components and processes are individually evaluated, whereby the chosen hierarchal communication structure is proven to be a practical concept, offering advantages in scaling and reliability. It is shown that the different techniques and functionalities offer a capable energy management solution, as a result of their precision and demonstrated feasibility

    Hierarchical Energy Management System for Home Microgrids

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    With the spread of distributed energy resources, sensing infra-structure, and automation facilities, modern homes are becoming “home microgrids”. This paper intends to support this trend and proposes a two-stage hierarchical energy management system for smart homes by considering both day-ahead and actual operation stages. In the day-ahead stage, an efficient scenario analysis ap-proach is developed to account for the residential photovoltaic solar power uncertainty. The approach performs solar power scenario generation and reduction based on the Wasserstein dis-tance metric and K-medoids, respectively. This is then followed by the use of a stochastic day-ahead residential energy resource scheduling model. In the actual operation stage, a Semi-Scenario based Rolling Horizon Optimization (SSRHO) mechanism is proposed, based on which an actual operation model is estab-lished. Simulations are then conducted to validate the effective-ness of the proposed systemAustralian Research Counci

    Hierarchical Energy Management System for Home Microgrids

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