Electrical smart grids are units that supply electricity from power plants to the users to yield reduced costs, power failures/loss, and maximized energy management. Smart grids (SGs) are well-known devices due to their exceptional benefits such as bi-directional communication, stability, detection of power failures, and inter-connectivity with appliances for monitoring purposes. SGs are the outcome of different modern applications that are used for managing data and security, i.e., modeling, monitoring, optimization, and/or Artificial Intelligence. Hence, the importance of SGs as a research field is increasing with every passing year. This paper focuses on novel features and applications of smart grids in domestic and industrial sectors. Specifically, we focused on Genetic algorithm, Particle Swarm Optimization, and Grey Wolf Optimization to study the efforts made up till date for maximized energy management and cost minimization in SGs. Therefore, we collected 145 research works (2011 to 2022) in this systematic literature review. This research work aims to figure out different features and applications of SGs proposed in the last decade and investigate the trends in popularity of SGs for different regions of world. Our finding is that the most popular optimization algorithm being used by researchers to bring forward new solutions for energy management and cost effectiveness in SGs is Particle Swarm Optimization. We also provide a brief overview of objective functions and parameters used in the solutions for energy and cost effectiveness as well as discuss different open research challenges for future research works.


翻译:电子智能电网是电厂向用户提供电力以降低成本、电力故障/损失和优化能源管理的单位。智能电网(SGs)由于具有双向通信、稳定、检测电力故障和与电器的互连性以监测为目的等不同的好处而成为众所周知的装置。电力智能电网是用于管理数据和安全的不同现代应用软件的结果,即用于模拟、监测、优化和/或人工智能情报。因此,秘书长作为一个研究领域的重要性逐年增加。本文侧重于智能电网在家庭和工业部门的新特点和应用。具体地说,我们侧重于遗传算法、粒子Swarm优化和灰沃尔夫最佳化,以研究迄今为止为最大程度能源管理和尽量减少成本所作的努力。因此,我们在本次系统文献审查中收集了145项研究工作(2011至2022年)。本研究工作旨在勾画过去十年中提议的SGsergs的各种不同特点和应用。本文侧重于国内和工业部门智能电网网络的新特点和应用。我们为不同区域采用的最新成本-成本-成本-管理方法,为全球最先进的Smargres-Sq-Sqal 提供了我们使用成本-Sq-Sq-Sqsalal ASal ASememememememememememisma listemasal listemasal liviewsal 使用一个用于不同世界使用成本-hi成本管理成本-hicalsmas

0
下载
关闭预览

相关内容

[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月11日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月10日
Arxiv
37+阅读 · 2021年2月10日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员