SD-LSTM Based Demand Response Framework for Prosumer Energy Management Systems

2020

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/iecon43393.2020.9254615
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Prosumer Energy Management System (PEMS) is the system used for intelligent energy management for a house-hold with on-site photovoltaic (PV) system using the input data from various sources: smart meter, PV management system, a distribution transformer, dispatching unit of a home, real-time pricing from utility provider data center. An efficient PEMS should be able to provide demand response (DR) management in response to the prices, on-site energy generation, and electricity load to contribute to the improvement of overall electricity grid reliability and reduce the costs of a prosumer. This paper presents the Smart PEMS based on two components: seasonal decomposition long short-term memory (SD-LSTM) based forecasting system for predicting electricity prices and PV system energy generation combined with Q-Learning based home appliances scheduler.