Správa chytrých spotřebičů za účelem optimalizace spotřeby
Smart Appliance Management for Energy Consumption Optimization
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/196412Identifiers
Study Information System: 268652
Collections
- Kvalifikační práce [11325]
Author
Advisor
Referee
Svoboda, Martin
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Computer Science with specialisation in Programming and Software Development
Department
Department of Software Engineering
Date of defense
6. 9. 2024
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
IoT|chytrá zařízení|optimalizace spotřebyKeywords (English)
IoT|smart appliances|Energy Consumption OptimizationDnes velmi populární domácí fotovoltaické elektrárny (FVE) často trpí na nesoulad mezi dobou nejvyšší produkce a dobou nejvyšší spotřeby energie v domácnosti. Tato práce se zaměřuje na využití IoT spotřebičů v kombinaci s chytrým plánováním s cílem snížit finanční náklady na provoz domácnosti. Nejdříve jsme provedli analýzu požadavků, identifikaci stakeholderů a analýzu dostupných IoT standardů. V hlavní části práce jsme prozkoumali algoritmy na plánování spotřeby, přičemž nejlepších výsledků dosáhl algo- ritmus založený na lineárním celočíselném programování spolu s předpovědí produkce energie založené na metodě využívající předpověď Global Horizontal Irradiation (GHI). Dále bylo vytvořeno softwarové řešení SmartPowerHub s API pro komunikaci s IoT za- řízeními, testované na modelové domácnosti. Výsledky ukazují, že plánování spotřeby s využitím IoT technologií je reálně aplikovatelné a může přinést značné úspory. 1
Today, very popular domestic photovoltaic power plants often suffer from a mismatch between the times of highest production and highest household energy consumption. This thesis focuses on using IoT devices in combination with smart planning to reduce the fi- nancial operating costs of households. Initially, we conducted an analysis of requirements, identified stakeholders, and analyzed available IoT standards. In the main part of the thesis, we explored algorithms for consumption planning, with the best results achieved by an algorithm based on linear integer programming combined with energy production forecasting using the Global Horizontal Irradiation (GHI) prediction method. Additio- nally, a software solution, SmartPowerHub, with an API for communicating with IoT devices, was developed and tested on a model household. The results show that planning consumption using IoT technologies is realistically applicable and can bring considerable savings. 1