Demand Management in Smart Grids
Řízení spotřeby v chytrých energetických sítích
diploma thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/110233Identifiers
Study Information System: 211434
Collections
- Kvalifikační práce [10592]
Author
Advisor
Referee
Vlach, Milan
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Artificial Intelligence
Department
Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic
Date of defense
16. 9. 2019
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
řízení spotřeby, chytré sítě, optimalizaceKeywords (English)
demand management, smart grid, optimizationS prudkým osvojováním elektromobilů a vzrůstem výroby elektřiny z obnovitelných zdrojů se zvyšuje důležitost inteligentního řízení spotřeby elektřiny na úrovni domác- ností. Současné k tomu používané algoritmy mají negativní dopady na soukromí odběra- telů a soustředí se pouze na řízení nabíjení elektromobilů, a ignorují ostatní spotřebiče. V této práci představujeme decentralizovaný algoritmus navržený na řízení spotřeby růz- ných druhů domácích spotřebičů spolu s nabíjením elektromobilů, který zároveň zacho- vává soukromí spotřebitelů. Také představujeme simulátor chytré sítě, který umožňuje vyhodnotit efektivitu našeho algoritmu, spolu s výsledky simulace modelu elektrické sítě státu Texas. 1
With the rapid adoption of electric vehicles and the rise of power generation from re- newable sources, intelligent management of power demand on a household level is gaining importance. Current algorithms used for that purpose have negative privacy implications and focus only on controlling the charging of electric vehicles while ignoring other ap- pliances. We describe a decentralized algorithm designed to control the power demand of different types of household appliances along with the charging of electric vehicles while preserving the privacy of the subscribers. We also present a smart grid simulator to evaluate the algorithm's effectiveness along with results of simulating a scale model of the power grid of the state of Texas. 1