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Federated Robust Embedded Systems: Concepts and Challenges
The development within the area of embedded systems (ESs) is moving rapidly, not least due to falling costs of computation and communication equipment. It is believed that increased communication opportunities will lead to the future ESs no longer being parts of isolated products, but rather parts of larger communities or federations of ESs, within which information is exchanged for the benefit of all participants. This vision is asserted by a number of interrelated research topics, such as the internet of things, cyber-physical systems, systems of systems, and multi-agent systems. In this work, the focus is primarily on ESs, with their specific real-time and safety requirements.
While the vision of interconnected ESs is quite promising, it also brings great challenges to the development of future systems in an efficient, safe, and reliable way. In this work, a pre-study has been carried out in order to gain a better understanding about common concepts and challenges that naturally arise in federations of ESs. The work was organized around a series of workshops, with contributions from both academic participants and industrial partners with a strong experience in ES development.
During the workshops, a portfolio of possible ES federation scenarios was collected, and a number of application examples were discussed more thoroughly on different abstraction levels, starting from screening the nature of interactions on the federation level and proceeding down to the implementation details within each ES. These discussions led to a better understanding of what can be expected in the future federated ESs. In this report, the discussed applications are summarized, together with their characteristics, challenges, and necessary solution elements, providing a ground for the future research within the area of communicating ESs
Service Orientation and the Smart Grid state and trends
The energy market is undergoing major changes, the most notable of which is the transition from a hierarchical closed system toward a more open one highly based on a “smart” information-rich infrastructure. This transition calls for new information and communication technologies infrastructures and standards to support it. In this paper, we review the current state of affairs and the actual technologies with respect to such transition. Additionally, we highlight the contact points between the needs of the future grid and the advantages brought by service-oriented architectures.
A Review on Energy Consumption Optimization Techniques in IoT Based Smart Building Environments
In recent years, due to the unnecessary wastage of electrical energy in
residential buildings, the requirement of energy optimization and user comfort
has gained vital importance. In the literature, various techniques have been
proposed addressing the energy optimization problem. The goal of each technique
was to maintain a balance between user comfort and energy requirements such
that the user can achieve the desired comfort level with the minimum amount of
energy consumption. Researchers have addressed the issue with the help of
different optimization algorithms and variations in the parameters to reduce
energy consumption. To the best of our knowledge, this problem is not solved
yet due to its challenging nature. The gap in the literature is due to the
advancements in the technology and drawbacks of the optimization algorithms and
the introduction of different new optimization algorithms. Further, many newly
proposed optimization algorithms which have produced better accuracy on the
benchmark instances but have not been applied yet for the optimization of
energy consumption in smart homes. In this paper, we have carried out a
detailed literature review of the techniques used for the optimization of
energy consumption and scheduling in smart homes. The detailed discussion has
been carried out on different factors contributing towards thermal comfort,
visual comfort, and air quality comfort. We have also reviewed the fog and edge
computing techniques used in smart homes
Multi-agent architecture for local electricity trading in power distribution systems
[ES] En la última década, los mercados eléctricos han desarrollado entornos competitivos para sistemas eléctricos completos.
El rápido crecimiento de los recursos energéticos distribuidos ha dificultado mantener la credibilidad y estabilidad del sistema.
Sin embargo, debido a la volatilidad de los recursos energéticos distribuidos las estrategias convencionales de gestión de la energía son incapaces de resolver estos problemas de forma centralizada. Además, los mercados centralizados de electricidad no son capaces de adaptarse al comportamiento flexible de los consumidores que ocurre en los programas de respuesta de demanda. Por lo tanto, se requieren nuevas estructuras de comercio de electricidad que proporcionen energía a las redes de distribución de forma descentralizada y distribuida.
Este trabajo presenta un enfoque ascendente de gestión energética basado en una
arquitectura multiagente para el comercio local de la electricidad. La estructura
propuesta consiste en una clase de organización basada en sistemas multiagente, en
la cual cada agente cumple diferentes tareas. Estos agentes est_an formados por recursos energéticos distribuidos, consumidores eléctricos, prosumidores, vehículos eléctricos (Electricit Vehicles (EV)), agregadores, un operador del sistema de distribución, coordinadores locales y los coordinadores de los EV del sistema. Además, proponemos un enfoque ascendente para el comercio de energía desde los usuarios finales, como agentes prosumidores capaces de proporcionar transacciones energéticas bidireccionales a los agregadores y al gestor de la red de distribución (Distibution System Operator (DSO)).
En este contexto, se presenta una arquitectura basada en sistemas multiagente, para
el sistema eléctrico de las casas inteligentes (como ejemplo de usuario final). A
continuación, se define el sistema de gestión de la energía en el hogar (HEMS por
sus siglas en ingles) para modelar el comportamiento flexible de los usuarios finales
residenciales y su incertidumbre basándose en diferentes métodos de optimización (por ejemplo, intervalo, estocástico e intervalo-estocástico). Además, presentamos un método basado en escenarios probabilísticos para la gestión de la energía residencial y el comercio de energía con el mercado local de electricidad basado en una estrategia de licitación óptima. De acuerdo con nuestro modelo de oferta óptimo, el HEMS es capaz de realizar transacciones de energía con otros actores en su vecindario como un agente de fijación de precios basado en los enfoques de intercambio de energía entre pares o enfoques basados en la comunidad.
Conforme al enfoque ascendente propuesto en nuestro trabajo de doctorado, las
decisiones de los agentes en la capa inferior tienen prioridad en comparación con las
decisiones de los agentes en las capas superiores. De esta manera, la estrategia propuesta gestiona la energía localmente para lograr una optimización social global. Además, en la red de distribución se pueden comercializar localmente diferentes tipos de productos básicos de electricidad, como la energía y la flexibilidad.
A continuación, hemos propuesto varios enfoques (por ejemplo, descentralizado,
monopolístico y basado en juegos) para la gestión de la flexibilidad energética entre
los agentes de la red de distribución de energía, teniendo en cuenta el comportamiento
flexible de los usuarios finales y los agregadores. Por último, se ha estudiado el
impacto de los futuros sistemas de transporte en las redes inteligentes. Así, la gestión
de la flexibilidad energética de los usuarios finales y las operaciones de recarga de
los vehículos eléctricos se modelan en la red de distribución. Se han presentado
tres estrategias de gestión de la energía para abordar la flexibilidad energética y el
funcionamiento de los vehículos eléctricos entre los actores de la capa inferior del sistema eléctrico. Además, la incertidumbre causada por la movilidad de los vehículos eléctricos se ha modelado mediante una programación estocástica. Aquí, el reto es modelar un problema multinivel basado en la función objetiva de los agentes considerando la incertidumbre de los parámetros estocásticos del sistema. De esta forma, cada agente puede participar en diferentes tipos de transacciones eléctricas según sus funciones objetivas correspondientes.
Se evalúa el rendimiento del sistema propuesto de gestión de la energía en el hogar (HEMS) comparándolo con los métodos de optimización de intervalos estocásticos
propuestos y de bandas estocásticas predichas medicadas. Evaluamos el impacto del
modelo de flexibilidad energética y su exactitud de predicción. Además, evaluamos
el programa de respuesta de demanda en términos de las ganancias esperadas, de la
energía eléctrica tramitada y de la credibilidad de los resultados. Para ello, proponemos un modelo de oferta óptima para el sistema de gestión de la energía en el hogar. Así, el sistema puede participar en el comercio local de electricidad.
El rendimiento del modelo de oferta _optima propuesto se evalúa en dos casos diferentes.
El Caso 1 evalúa el impacto de los coeficientes de optimismo y flexibilidad en el HEMS, considerando la estrategia de licitación óptima. En el caso 2, sin embargo, el rendimiento de los dos métodos de optimización diferentes -llamados InterStoch e Hybrid- en el HEMS se evalúa sin considerar la estrategia de licitación _optima.
Posteriormente, se evalúa el funcionamiento de nuestros enfoques descentralizados,
monopolísticos y basados en juegos en términos de su impacto en la incertidumbre de
la línea de distribución y el comportamiento flexible de los usuarios finales. Por último,
modelamos la gestión de la flexibilidad energética de los usuarios finales y la operación de carga de los EV en la red de distribución. Se presentan tres estrategias de gestión de la energía para abordar la flexibilidad energética y el funcionamiento de los EV entre los actores de la capa inferior del sistema eléctrico
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formed by prosumers who want to collaborate, or in terms of operational energy
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