Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
MTZ-Fachkongress

Antriebe und Energiesysteme von morgen


Austausch von Automobil- und Energiewirtschaft

Am 14./15. Mai geht es in Chemnitz um die Mobilitätswende durch Elektro- und Wasserstofffahrzeuge.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Comparative Analysis of Swarm-Based Metaheuristic Algorithms on Benchmark Functions Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Mixed Artificial Bee Colony Algorithm for the Time-of-Use Pricing Optimization

verfasst von : Huiyan Yang, Xianneng Li, Guangfei Yang

Erschienen in: Advances in Swarm Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Demand side management (DSM) is proposed to solve the contradiction between supply and demand of electricity market. To avoid the peak load, time-of-use (TOU) pricing strategy plays an important role in DSM to affect the behavior of using electricity by the users. In this paper, we proposed a mixed artificial bee colony (mABC) algorithm to TOU pricing optimization. Different from traditional research which optimizes the time division and electricity price separately, we consider these two factors together and optimize them simultaneously through the proposed mABC. The experimental results on a real-world scenario show the superiority of the mABC over traditional state-of-the-art methods.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Identification of Common Structural Motifs in RNA Sequences Using Artificial Bee Colony Algorithm for Optimization
Nächstes Kapitel Optimization of Office-Space Allocation Problem Using Artificial Bee Colony Algorithm
Literatur
1.
Arteconi, A., Hewitt, N., Polonara, F.: State of the art of thermal storage for demand-side management. Appl. Energy 93, 371–389 (2012)CrossRef
2.
Celebi, E., Fuller, J.D.: Time-of-use pricing in electricity markets under different market structures. IEEE Trans. Power Syst. 27(3), 1170–1181 (2012)CrossRef
3.
Datchanamoorthy, S., Kumar, S., Ozturk, Y., Lee, G.: Optimal time-of-use pricing for residential load control. In: 2011 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm). pp. 375–380, IEEE (2011)
4.
Gellings, C.W.: The concept of demand-side management for electric utilities. Proc. IEEE 73(10), 1468–1470 (1985)CrossRef
5.
Hatami, A., Seifi, H., Sheikh-El-Eslami, M.K.: A stochastic-based decision-making framework for an electricity retailer: time-of-use pricing and electricity portfolio optimization. IEEE Trans. Power Syst. 26(4), 1808–1816 (2011)CrossRef
6.
Karaboga, D., Basturk, B.: On the performance of artificial bee colony (ABC) algorithm. Appl. Soft Comput. 8(1), 687–697 (2008)CrossRef
7.
Kurucz, C.N., Brandt, D., Sim, S.: A linear programming model for reducing system peak through customer load control programs. IEEE Trans. Power Syst. 11(4), 1817–1824 (1996)CrossRef
8.
Li, X., Yang, G.: Artificial bee colony algorithm with memory. Appl. Soft Comput. 41, 362–372 (2016)CrossRef
9.
Li, X., Yang, G., Kıran, M.S.: Search experience-based search adaptation in artificial bee colony algorithm. In: 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), pp. 2524–2531. IEEE (2016)
10.
Min, L., Yanhui, Z., Bailin, H.: Peak and valley periods division and time-of-use price based on power generation cost. East China Electr. Power 33(12), 90–91 (2005)
11.
Mühlenbein, H., Paaß, G.: From recombination of genes to the estimation of distributions I. Binary parameters. In: Voigt, H.-M., Ebeling, W., Rechenberg, I., Schwefel, H.-P. (eds.) PPSN 1996. LNCS, vol. 1141, pp. 178–187. Springer, Heidelberg (1996). doi:10.​1007/​3-540-61723-X_​982 CrossRef
12.
Ng, K.H., Sheble, G.B.: Direct load control-a profit-based load management using linear programming. IEEE Trans. Power Syst. 13(2), 688–694 (1998)CrossRef
13.
Ning, N.: Research on Time-of-Use Price Optimization of DSM Based on Genetic Algorithm. Tianjin University, Tianjin (2012)
14.
Rabl, V.A., Gellings, C.W.: The concept of demand-side management. In: De Almeida, A.T., Rosenfeld, A.H. (eds.) Demand-Side Management and Electricity End-Use Efficiency. NATO ASI Series, vol. 149, pp. 99–112. Springer, Netherlands (1988). doi:10.​1007/​978-94-009-1403-2_​5 CrossRef
15.
Schmidt, M., Lipson, H.: Distilling free-form natural laws from experimental data. Science 324(5923), 81–85 (2009)CrossRef
16.
Sheen, J.N., Chen, C.S., Yang, J.K.: Time-of-use pricing for load management programs in taiwan power company. IEEE Trans. Power Syst. 9(1), 388–396 (1994)CrossRef
17.
Strbac, G.: Demand side management: benefits and challenges. Energy policy 36(12), 4419–4426 (2008)CrossRef
18.
Torriti, J.: Price-based demand side management: assessing the impacts of time-of-use tariffs on residential electricity demand and peak shifting in Northern Italy. Energy 44(1), 576–583 (2012)CrossRef
19.
Wei, D., Jiahai, Y., Zhaoguang, H.: Time-of-use price decision model considering users reaction and satisfaction index. Autom. Electr. Power Syst. 29(20), 10–14 (2005)
20.
Yang, G., Li, X., Wang, J., Lian, L., Ma, T.: Modeling oil production based on symbolic regression. Energy Policy 82, 48–61 (2015)CrossRef
Metadaten
Titel
A Mixed Artificial Bee Colony Algorithm for the Time-of-Use Pricing Optimization
verfasst von
Huiyan Yang
Xianneng Li
Guangfei Yang
Copyright-Jahr
2017
Buch
Advances in Swarm Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-61823-4

Electronic ISBN: 978-3-319-61824-1

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-61824-1_36

Premium Partner

    Bildnachweise