Neural network controller for active demand side management with PV energy in the residential sector

Matallanas de Avila, Eduardo; Castillo Cagigal, Manuel; Gutiérrez Martín, Álvaro; Monasterio-Huelin Maciá, Felix; Caamaño Martín, Estefanía; Masa Bote, Daniel y Jiménez Leube, Francisco Javier (2012). Neural network controller for active demand side management with PV energy in the residential sector. "Applied Energy", v. 91 (n. 1); pp. 90-97. ISSN 0306-2619. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2011.09.004.

Descripción

Título: Neural network controller for active demand side management with PV energy in the residential sector
Autor/es:
  • Matallanas de Avila, Eduardo
  • Castillo Cagigal, Manuel
  • Gutiérrez Martín, Álvaro
  • Monasterio-Huelin Maciá, Felix
  • Caamaño Martín, Estefanía
  • Masa Bote, Daniel
  • Jiménez Leube, Francisco Javier
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Applied Energy
Fecha: Marzo 2012
Volumen: 91
Materias:
Palabras Clave Informales: Demand-Side Management; Distributed energy; PV systems; Control system; Artificial Neural Network; Genetic algorithm
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Tecnologías Especiales Aplicadas a la Aeronáutica [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

In this paper, we describe the development of a control system for Demand-Side Management in the residential sector with Distributed Generation. The electrical system under study incorporates local PV energy generation, an electricity storage system, connection to the grid and a home automation system. The distributed control system is composed of two modules: a scheduler and a coordinator, both implemented with neural networks. The control system enhances the local energy performance, scheduling the tasks demanded by the user and maximizing the use of local generation.

Más información

ID de Registro: 16855
Identificador DC: http://oa.upm.es/16855/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:16855
Identificador DOI: 10.1016/j.apenergy.2011.09.004
URL Oficial: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261911005630
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 10 Ago 2013 08:53
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 17:12
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