Optimal Loads Scheduling Using the Intelligent Optimization Approach
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F24%3A50021618" target="_blank" >RIV/62690094:18450/24:50021618 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1063/5.0191713" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1063/5.0191713</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1063/5.0191713" target="_blank" >10.1063/5.0191713</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Optimal Loads Scheduling Using the Intelligent Optimization Approach
Popis výsledku v původním jazyce
Because of the need for energy growing exponentially, prices are constantly going up, which impacts both residential and business consumers. Researchers are looking for workable solutions to this problem, such as off-peak scheduling that reduces peak energy consumption while maintaining reasonable energy costs. The system design issues that regulate decision-making for the best operation management are optimized in this research using an Improved Crow Search Algorithm (ICSA). The simulation's results show that the suggested algorithm-based ICSA reduces carbon emissions, peak-to-average ratio (PAR), and electricity costs. Using the ICSA method, the scheduling controller suggested in this study was successful in achieving an energy savings of 30.58%. © 2024 American Institute of Physics Inc.. All rights reserved.
Název v anglickém jazyce
Optimal Loads Scheduling Using the Intelligent Optimization Approach
Popis výsledku anglicky
Because of the need for energy growing exponentially, prices are constantly going up, which impacts both residential and business consumers. Researchers are looking for workable solutions to this problem, such as off-peak scheduling that reduces peak energy consumption while maintaining reasonable energy costs. The system design issues that regulate decision-making for the best operation management are optimized in this research using an Improved Crow Search Algorithm (ICSA). The simulation's results show that the suggested algorithm-based ICSA reduces carbon emissions, peak-to-average ratio (PAR), and electricity costs. Using the ICSA method, the scheduling controller suggested in this study was successful in achieving an energy savings of 30.58%. © 2024 American Institute of Physics Inc.. All rights reserved.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20201 - Electrical and electronic engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
AIP Conference Proceedings
ISBN
978-0-7354-4808-7
ISSN
0094-243X
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
14
Strana od-do
"Article number: 100016"
Název nakladatele
American Institute of Physics
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Al-Samawa, Iraq
Datum konání akce
3. 5. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—