MPC based approach for peak load reduction in smart homes
Description
Full text not available
Abstract
Når samfunnet stadig elektrifiserer flere nøkkelindustrier og transportsektorenfor å redusere klimautslippet, er det viktigere enn noen gang at samfun-net har investert i kraftnettet og at det brukes effektivt. At forbrukerenbegrenser sine krafttopper vil være en effektiv måte å redusere den totalelasten på kraftsystemet. Ved å bruke smarthusteknologi kan man bidra til atforbrukeren bruker elektrisitet på den mest effektive måten, sett fra et øko-nomisk perspektiv. Denne oppgaven undersøker om bruk av husholdningslast prediksjon, bygget på et LSTM-rammeverk, og en MPC-kontrollert varmepumpeer en effektiv og rimelig strategi for forskyvning av krafttopper. Dette vilgjøres gjennom simuleringer basert på faktiske lastdata. As society is transitioning to electrification of key industries and transport-ation to reduce its carbon footprint, it is more important then ever that thepower grid are invested in and used efficiently. Consumer side peak powermanagement could be an effective tool to reduce the load on the powersystem. To help consumers know when its most efficient to use electricity,smart home technologies could be used for this purpose. This thesis invest-igates if using a household load forecaster, built on a LSTM framework, anda MPC controlled heat-pump is a an effective and reasonable strategy topeak load shift. This will be done through simulations based on actual loaddata.