ДонНТУ Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Каховский Д.А. Разработка и исследование алгоритмов управления модуля энергосбережением системы «умный дом»

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2016 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Завадская  Т.В.

  2. Лисиенко Д.А. Энергосберегающие технологии для экономии электрической энергии

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013

    Руководитель: к.т.н., доц. Шлепнев С.В.

  3. Авраменко А.В. Обоснование структуры автоматизированной системы контроля и учета электроэнергии на локальном уровне

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2006

    Руководитель: к.т.н., доц. Хламов М.Г.

  4. Колот М.И. Исследование системы электроснабжения зданий на основе концепции MicroGrid

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2014

    Руководитель: к.т.н., проф. Левшов А.В.

  5. Дьяченко  Д.А. Разработка автоматизированной системы количественного и качественного учета электроэнергии

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2003 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Турупалов В.В.

    6. Научные работы и статьи

  6. Real Time Information Based Energy Management Using Customer Preferences and Dynamic Pricing in Smart Homes

    Авторы: M.B. Rasheed, N. Javaid, M. Awais, Z.A. Khan, U. Qasim, N. Alrajeh, Z. Iqbal, Q. Javaid

    Описание: В статье представлены основанные информационные алгоритмы управления энергией в режиме реального времени в целях сокращения затрат на электроэнергию и соотношения пикового и среднего (PAR) при сохранении комфорта пользователя в умном доме. Сформулирована задача оптимизации снижения затрат электроэнергии путем определения оптимального использования бытовой техники.

  7. An optimal power scheduling method for demand response in home energy management system

    Авторы: Z. Zhuang, L. W. Cheol, S. Yoan, S. Kyung-Bin

    Описание: С развитием smart grid у жителей появилась возможность самостоятельно планировать потребление электроэнергии в доме с целью снижения расходов на электроэнергию. Соответственно, вся бытовая техника в доме работает автоматически наиболее экономичным способом. Поскольку такого рода оптимизационные задачи обычно нелинейные, поэтом используется генетический алгоритм для решения этой задачи.

  8. Optimized Small-Scaled Hybrid Energy Management of a Smart House Based on Genetic Algorithm

    Авторы: V. Ten, Z. Yessenbayev, A. Shamshimova, A. Khakimova

    Описание: Целью проектируемого управления является поддержание состояний системы в пределах требуемых диапазонов и одновременно минимизация затрат на потребление электроэнергии из коммунальной сети. Задача минимизации решается с помощью генетического алгоритма. Результаты моделирования получены в среде MATLAB и подтверждают эффективность разработанного управления.

  9. Appliance Scheduling for Energy Management with User Preferences

    Авторы: N. Shaheen, N. Javaid, N. Nisa, A.M. Zeb, Z.A. Khan, U. Qasim

    Описание: Для регулирования растущего спроса на энергию проводятся обширные исследования по возможному внедрению различных методов DSM. Метод DSM обеспечивает участие пользователя в достижении цели оптимизации энергопотребления.

  10. Development of Demand Response Energy Management Optimization at Building and District Levels Using Genetic Algorithm and Artificial Neural Network Modelling Power Predictions

    Авторы: N. Kampelis, E. Tsekeri, D. Kolokotsa, K. Kalaitzakis, D. Isidori, C. Cristalli,

    Описание: В данной работе предложена модель оптимизации генетическим алгоритмом (GA) с использованием прогнозов мощности искусственной нейронной сети (ANN) для управления энергией на сутки вперед на уровне зданий и районов

  11. Demand Response Energy Consumption Scheduling Program Using Genetic Algorithm

    Авторы: Caroline N. YOUNAN, Rania A. Swief, Almoataz Youssef Abdelaziz

    Описание: План критического пикового ценообразования является активной частью программы реагирования на спрос. В качестве стимула для потребителей электроэнергии участвовать в программе управления спросом в этой статье будет обсуждаться вопрос о том, как максимизировать отдачу пользователей за счет перепланирования их потребления электроэнергии.

  12. An efficient home energy management system for automated residential demand response

    Авторы: Hadis Pourasghar Khomami, Mohammad Hossein Javidi

    Описание: Благодаря появлению интеллектуальных сетей у бытовых потребителей появилась возможность снизить свои затраты на электроэнергию (EC) и соотношение пиковой и средней мощности (PAR) за счет планирования своего энергопотребления. В этой статье мы сначала представляем новую архитектуру домашней EMS и автоматизированную структуру DR для планирования времени работы различных бытовых приборов в умном доме, а затем предлагаем подход на основе генетического алгоритма (GA) для решения этой проблемы оптимизации.

  13. A Real-Time Electricity Scheduling for Residential Home Energy Management

    Авторы: Shenglin Li, Junjie Yang, Wenzhan Song, A.L. Chen

    Описание: Предлагаемая система управления пытается достичь минимизации затрат на оплату за счет оптимального планирования интеллектуальных устройств и улучшения использования возобновляемых источников энергии. Что наиболее важно, он учитывает неопределенность в возобновляемой генерации и субъективность потребления электроэнергии. Наш RTES использует 24-часовой скользящий горизонт, и проблема оптимизации решается с помощью эффективного генетического алгоритма через регулярные промежутки времени.

  14. Heuristic Algorithm based Home Energy Management System in Smart Grid

    Авторы: Mudassar Naseem, Nadeem Javaid, Shahid A. Khan

    Описание: Рассмотрено управление нагрузкой жилых помещений, которое направлено на сокращение счетов за электроэнергию и сокращение соотношения пикового и среднего (PAR). Результаты моделирования показывают, что каждый из рассмотреннвх алгоритмов в HEM снижает стоимость электроэнергии и сокращает паритет.

  15. Optimal scheduling of household appliances for demand response

    Авторы: Ditiro Setlhaolo, Xiaohua Xia, Jiangfeng Jeff Zhang

    Описание: В этом документе реакция спроса со стороны потребителя изучается посредством планирования типовых бытовых приборов, чтобы минимизировать затраты на электроэнергию и получить соответствующий стимул. Смешанная целочисленная нелинейная оптимизационная модель строится при тарифе на электроэнергию по времени использования. Тематическое исследование показывает, что домохозяйство может изменить потребление в ответ на меняющиеся цены и стимулы, благодаря чему потребитель может добиться экономии затрат на электроэнергию более чем на 25%.

  16. Demand Response algorithms for building energy management through virtual power plant operators Maria Joao Dias Machado

    Авторы: Maria Joao Dias Machado, Carlos Augusto Santos Silva, Paulo Manuel Cadete Ferrao

    Описание: Целью данной работы является разработка алгоритма реагирования на спрос для корректировки потребления электроэнергии с учетом тарифа, комфорта пользователей и доступности возобновляемой электроэнергии.

  17. Electricity Usage Scheduling in Smart Building Environments Using Smart Devices

    Авторы: Eunji Lee, Hyokyung Bahn

    Описание: В этом документе представлен новый алгоритм планирования использования электроэнергии для умных зданий, который использует ценообразование на электроэнергию в реальном времени в развивающихся средах умных сетей. Приложение планирования использует генетические алгоритмы для планирования работы электрических устройств в здании в соответствии с изменением цен на электроэнергию. Результаты экспериментов с различными условиями спроса на электроэнергию показывают, что предлагаемый алгоритм снижает плату за электроэнергию интеллектуального здания в среднем на 27,0% и до 36,4%.

    18. Техническая и справочная литература

  18. Генетические алгоритмы — Краткое руководство

    Рассмтрены основные положения генетических алгоритмов.

  19. Генетические алгоритмы: Учебно-методическое пособие

    Авторы: Т.В. Панченко

    Описание: В книге рассмотрены генетические алгоритмы, как адаптивные методы поиска, которые широко применяемые в последнее время для решения задач оптимизации.

  20. Генетические алгоритмы

    Авторы: Л.А. Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик

    Описание: Рассмотрены основные стратегии, принципы и концепции нового направления «Генетические алгоритмы». Описаны фундаментальные основы генетических алгоритмов и эволюционного моделирования. Проанализированы архитектуры генетического поиска и модели генетических операторов. Приведены конкретные примеры решения основных задач оптимизации на основе генетических алгоритмов и дано большое число контрольных вопросов и упражнений.

  21. A Genetic Algorithm for Resource-Constrained Scheduling

    Авторы: Matthew Bartschi Wall

    Описание: Эта работа описывает подход генетического алгоритма к ограниченному ресурсами планированию с использованием прямого представления, основанного на времени. В то время как традиционные методы решения обычно основаны на последовательности, это представление кодирует информацию о расписании как двойной массив относительных времен задержки и целочисленных режимов выполнения.

  22. Genetic Algorithms and their Applications: An Overview

    Авторы: Mir Asif Iquebal

    Описание: Описаны различные этапы, связанные с проведением оптимизации с помощью ГА. Три приложения, а именно: обсуждаются вопросы нахождения максимума математической функции, получения оценок для модели множественной линейной регрессии и определение нелинейной статистической модели с помощью ГА.

  23. Руководство по языку C#

    Собраны короткие и простые руководства, которые позволяют быстро создать приложение с помощью C#.

  24. C# Programming Yellow Book

    Авторы: Rob Miles

    Описание: Данная книга является прекрасным пособием для C# разработчика любого уровня.

  25. Fundamentals of Computer Programming with C#

    Авторы: Ibrahim Aslancan

    Описание: Данное пособие лучше всего подойдёт тем, кто ещё новичок в программировании и хочет начать изучение языков программирования с C#.

    26. Demand response

  26. Best Practices in Utility Demand Response Programs.

    Авторы: A.S. Hopkins, M. Whited

    Описание: Компания Synapse подготовила резюме лучших практик в программах реагирования на спрос коммунальных услуг (DR),

  27. Optimal residential community demand response scheduling in smart grid

    Авторы: Sibo Nan, Ming Zhou, Gengyin Li

    Описание: Представленная модель позволяет снизить стоимость потребления электроэнергии потребителями и уменьшить разницу между пиковыми нагрузками и пиковыми значениями в профиле жилой нагрузки , не принося дискомфорта пользователям, благодаря чему жилой сектор может эффективно участвовать в реагировании на спрос.

  28. Demand Response and Energy Storage Integration Study

    Авторы: O. Ma, K. Cheung, N. Alkadi, D. Bhatnagar, P. Cappers, A.B. Currier, P. Denholm, J. Dudley, S. Goli, M. Hummon, J. Jorgenson, S. Kiliccote, J. MacDonald, N. Matson, D. Olsen, D. Palchak, C. Rose, M.D. Sohn, M. Starke, B. Kirby, and M. O'Malley

    Описание: Цель данного исследования заключается в том, чтобы определить, в какой степени реагирование на спрос и накопление энергии могут обеспечить экономически эффективные выгоды для энергосистемы, а также выявить институты и рыночные правила, способствующие их использованию.

  29. Управление спросом на мировых рынках электроэнергии

    Авторы: Н. Сидоровская

    Описание: Рассматриваются основные аспекты управления спросом на электроэнергию, а именно, преимущества от участия в управлении спросом, основные принципы организации управления спросом для потребителей, агрегирование нагрузки конечных потребителей, неявное и явное управление спросом.

  30. Optimal demand response based on utility maximization in power networks

    Авторы: Ning Li, Lijun Chen, S.H. Low

    Описание: В этой статье мы рассматриваем домохозяйства, которые используют различные приборы и предлагаем подход реагирования на спрос, основанный на максимизации полезности.

  31. Мировая практика управления спросом на электроэнергию

    Авторы: И.Н. Нехороших, Т.В. Добринова, П.И. Почечун, А.И. Катыхин

    Описание: В статье исследуется сложившаяся мировая практика управления спросом на электроэнергию, которая позволяет не только уменьшить расходы потребителей, но и способствует её удешевлению на оптовом рынке, повышению надёжности энергосистемы, снижению потребности в дополнительных генерирующих мощностях и, соответственно, сокращению уровня выбросов двуокиси углерода.

  32. Explicit Demand Response In Europe – Mapping the Markets 2017

    Источник: Smart Energy Demand Coalition—SEDC (2017)

    Описание: В докладе отражен прогресс государств в создании условий для «явного» реагирования на спрос, проведен обзор регулирующих структур 18 стран. Исследование показывает, что почти во всех обследованных странах наблюдается общий рост интереса к стимулированию реагирования на спрос, а на некоторых рынках достигнут заметный прогресс.

  33. Time-based pricing and electricity demand response: Existing barriers and next steps

    Авторы: Ch. Eid, E. Koliou, M. Valles, J. Reneses, R. Hakvoort

    Описание: Интерес к реагированию на спрос (DR) растет в связи с его потенциалом повышения надежности и экономии затрат на электроэнергетические системы.

  34. Demand Response

    Проанализировано отслеживание прогресса DR, а также предложены рекомендуемы меры для развития DR.

    35. Power Load Management

  35. Optimal Scheme with Load Forecasting for Demand Side Management (DSM) in Residential Areas

    Авторы: M. Abogaleela, Magdy El-Marsafawy, Mohamed El-Sobki

    Описание: Коммунальные предприятия во всем мире рассматривают управление спросом (DSM) в своем стратегическом планировании. Рассмотрены следующие программы DSM, с помощью которых могут быть скорректированы нагрузки на электроэнергию: peak clipping (отсечение пиков), valley filling (долина заполнения), load shifting (смещение нагрузки), load shifting (переключение нагрузки), energy efficiency (стратегическое сохранение), flexible load shape (гибкая форма нагрузки).

  36. Application of Demand Side Management Techniques in Successive Optimization Procedures

    Авторы: Dario Javor, Aleksandar Janjic

    Описание: Технологии Smart grid дают возможность потребителям и коммунальным службам управлять энергосистемой, принимать решения о потреблении энергии и времени спроса нагрузки, а также контролировать расходы. Эти возможности используются путем применения различных методов управления спросом (DSM). Методы DSM основаны на улучшении коэффициента нагрузки и кривой нагрузки, а также снижении затрат. Это можно сделать с помощью различных инструментов оптимизации.

  37. POWER LOAD MANAGEMENT Techniques and Methods in Electric Power System

    Авторы: Montaser.Atta.kassem, Abdelfatah Ali Elahwil

    Описание: По сравнению с высоким бюджетом строительства новых энергоблоков, система управления нагрузкой выступает привлекательным ресурсом, который следует серьезно рассматривать как важную часть национальной энергетической программы, где темпы роста спроса превышают предложение, так как он играет все большую роль во всем мире как ценный и экономически эффективный энергетический ресурс.

  38. Electrical Load Management

    Авторы: K. Malone

    Описание: Рассмотрены методы, с помощью которых могут быть скорректированы формы нагрузки на электроэнергию.

  39. Load Management Techniques and Pricing Model for Demand Side Management – A Review

    Авторы: Kishor C. Muley, Sandeep Bhongade

    Описание: В связи с ростом спроса на нагрузку становится очевидной необходимость контроля за управлением со стороны спроса имеющимися ресурсами энергии. В этой работе мы представили различные методы и алгоритмы, используемые в DSM. Помимо методов, мы также сосредоточились на различных моделях ценообразования для минимизации затрат. Различные методы управления нагрузкой являются основополагающим шагом для исследователя при использовании DSM для преодоления разрыва между спросом и предложением энергии.

    40. Специализированные сайты и порталы

  40. Google академия

    Бесплатная поисковая система по полным текстам научных публикаций всех форматов и дисциплин.

  41. CyberLeninka

    Научная электронная библиотека, построенная на парадигме открытой науки (Open Science), основными задачами которой является популяризация науки и научной деятельности, общественный контроль качества научных публикаций, развитие междисциплинарных исследований, современного института научной рецензии, повышение цитируемости российской науки и построение инфраструктуры знаний.

  42. Habrahabr

    Многофункциональный веб-сайт в формате системы тематических коллективных блогов с элементами новостного сайта, созданный для публикации новостей, аналитических статей, мыслей, связанных с информационными технологиями, бизнесом и интернетом

  43. Geektimes

    На сайте размещаются публикации и переводы научно-популярного характера, также есть статьи об истории IT, о роботах, о социальных сетях, о законодательстве и финансах.

  44. Википедия

    Свободная онлайн энциклопедия.

  45. E-archive DonNTU(Electronic Archive Donetsk National Technical University)

    Электронный архив Донецкого национального технического университета(г. Донецк) для накопления, хранения и надежного доступа к научным исследованиям и учебно-методическим материалам профессорско-преподавательского состава, сотрудников, аспирантов и магистров ДонНТУ (г.Донецк).

  46. CIT-форум

    Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук

  47. StackOverflow

    Сайт вопросов и ответов для профессиональных разработчиков программного обеспечения,

  48. IEEE Xplore

    Электронная библиотека, предоставляющая доступ к высококачественным статьям со всего мира по электротехнике, компьютерным наукам, электронике и другим релевантным дисциплинам.

  49. ResearchGate

    Бесплатная социальная сеть и средство сотрудничества учёных всех научных дисциплин. Она предоставляет такие сетевые приложения, как семантический поиск, совместное использование файлов, обмен базой публикаций, форумы, методологические дискуссии и так далее.

  50. Infona

    Научно-коммуникационный портал.