Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Smart home energy management processes support through machine learning algorithms

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F22%3A00359531" target="_blank" >RIV/68407700:21230/22:00359531 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.01.033" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.01.033</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.egyr.2022.01.033" target="_blank" >10.1016/j.egyr.2022.01.033</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Smart home energy management processes support through machine learning algorithms

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Smart Home Energy Management Systems can manifest energy consumption reduction targets in the residential sector and can be viewed as an approach to transform the consumer into an active prosumer. The present paper presents a smart home energy management system that includes flexible appliances, electric vehicles, and energy storage units. Efficient forecasting algorithms support the robust operation of the smart home energy management system. Specifically, the smart home energy management system receives as inputs forecasts of demand, renewable energy sources including photovoltaics and Wind Turbine generations, and real-time prices. In order to minimize energy costs, a variety of algorithms is compared to provide highly accurate forecasts. (C) 2022 The Author(s). Published by Elsevier Ltd.

  • Název v anglickém jazyce

    Smart home energy management processes support through machine learning algorithms

  • Popis výsledku anglicky

    Smart Home Energy Management Systems can manifest energy consumption reduction targets in the residential sector and can be viewed as an approach to transform the consumer into an active prosumer. The present paper presents a smart home energy management system that includes flexible appliances, electric vehicles, and energy storage units. Efficient forecasting algorithms support the robust operation of the smart home energy management system. Specifically, the smart home energy management system receives as inputs forecasts of demand, renewable energy sources including photovoltaics and Wind Turbine generations, and real-time prices. In order to minimize energy costs, a variety of algorithms is compared to provide highly accurate forecasts. (C) 2022 The Author(s). Published by Elsevier Ltd.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • 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

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Energy Reports

  • ISSN

    2352-4847

  • e-ISSN

    2352-4847

  • Svazek periodika

    8

  • Číslo periodika v rámci svazku

    June

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1-6

  • Kód UT WoS článku

    000770811000001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85123356876