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Finding optimal schedules in a home energy management system

机译：在家庭能源管理系统中找到最佳时间表

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In this study, we model and solve the scheduling problem embedded in a home energy management system (HEMS), which enables users to overcome the major obstacles in implementing demand response programs. The problem aims to find the minimum energy cost while taking into account the time-varying prices, generation from renewable sources, usage demands for each appliance in household, battery storage capacity and grid constraints. Due to the uncertainties in supply, demand and electricity price, a stochastic optimization approach is utilized. A solution to the problem determines schedules of the operating periods of household appliances, charging cycles of battery storage and plug-in electric vehicles (EVs) and electricity purchase and sale periods for the following days in the decision horizon. We analyze both effects of different price tariffs on HEMS and conduct simulations in order to compare two cases for a green house in terms of energy consumption, where first case is when the house is supported by HEMS and the second one is when the house has no decision support system. Experimental results support the benefit of the usage of the proposed model in a HEMS.
机译：在本研究中，我们模型和解决嵌入在家庭能源管理系统（HEMS）中的调度问题，使用户能够克服实现需求响应计划的主要障碍。问题旨在在考虑到时代的价格，从可再生能源的产生，从可再生来源，家庭，电池存储容量和电网约束中的每家设备的使用量的产生时，找到最低能源成本。由于供应，需求和电价的不确定性，利用随机优化方法。解决问题的解决方案决定了家用电器的运行期，电池储存和插入电动车辆（EVS）和电力购买和销售时间的时间表，以在决策范围内的第二天。我们分析了不同价格关税对下摆的影响，并进行模拟，以便在能源消耗方面比较绿色房屋的两个案例，其中第一次案件是房子的支持，第二个是房子没有决策支持系统。实验结果支持在下摆中使用所提出的模型的益处。

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