Distributed optimization for intelligent demand response in smart grids (Doctoral thesis)
Κόρκας, Χρήστος/ Korkas, Christos
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Κόρκας, Χρήστος | el |
| dc.contributor.author | Korkas, Christos | en |
| dc.date.accessioned | 2026-05-06T09:59:27Z | - |
| dc.date.available | 2026-05-06T09:59:27Z | - |
| dc.identifier.uri | https://repo.lib.duth.gr/jspui/handle/123456789/22213 | - |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Ευφυή ηλεκτρική ζήτηση | el |
| dc.subject | Ηλεκτρικά δίκτυα διανομής | el |
| dc.subject | Κόμβοι έξυπνου δικτύου | el |
| dc.subject | Smart electrical demand | en |
| dc.subject | Electrical distribution networks | en |
| dc.subject | Smart-Grid nodes | en |
| dc.title | Κατανεμημένη βελτιστοποίηση, για ευφυή απόκριση ζήτησης, σε "έξυπνα" ηλεκτρικά δίκτυα | el |
| dc.title | Distributed optimization for intelligent demand response in smart grids | en |
| heal.type | doctoralThesis | - |
| heal.generalDescription | Βιβλιογραφία: σ. 115-133 | el |
| heal.classification | Smart power grids | en |
| heal.dateAvailable | 2026-05-06T10:00:27Z | - |
| heal.language | en | - |
| heal.access | free | - |
| heal.recordProvider | Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης. Πολυτεχνική Σχολή. Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών | el |
| heal.publicationDate | 2017-12-20 | - |
| heal.abstract | Κατά τη διάρκεια των τελευταίων ετών, μεγάλη ερευνητική προσπάθεια έχει αφιερωθεί στην εύρεση μιας λύσης στα προβλήματα ελέγχου της λειτουργίας των "Ευφυών" Ηλεκτρικών Δικτύων. Η ενσωμάτωση των έξυπνων μετρητών, των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας, της φόρτισης των ηλεκτρικών οχημάτων και της αποθήκευσης ενέργειας ανέκυψε πρόσφατα στη σκηνή του ηλεκτρικού συστήματος και προκάλεσε ακόμα μεγαλύτερο ενδιαφέρον στο πρόβλημα της "Ευφυούς" ηλεκτρικής ζήτησης. Στην βιβλιογραφία χρησιμοποιήθηκαν διάφορες τεχνικές βελτιστοποίησης για την ελαχιστοποίηση του κόστους λειτουργίας των κόμβων ενός Ηλεκτρικού Δικτύου , όπως τα κτίρια, τα μικροσυστήματα και οι σταθμοί φόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων, μειώνοντας την κατανάλωση ενέργειας, τις εκπομπές ρύπων και βελτιώνοντας την ποιότητα ζωής και την εξυπηρέτηση των καταναλωτών. Ωστόσο, μια τέτοια διαδικασία και μελέτη, δεν είναι ένα καθόλου εύκολο έργο. Σε αυτή την εργασία, παρουσιάζουμε μια σειρά καινοτόμων αλγορίθμων που στοχεύουν στη βελτιστοποίηση της λειτουργίας των κόμβων ενός ηλεκτρικού δικτύου. Συγκεκριμένα, μέσω διάφορων συστημάτων προσομοίωσης έξυπνων κτιρίων, μικροδικτύων και σταθμών φόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων, επικυρώνουμε την απόδοση αυτών των αλγορίθμων στην ελαχιστοποίηση της κατανάλωσης ενέργειας, του οικονομικού κόστους, των εκπομπών ρύπων και της εξάρτησης από το δίκτυο, χωρίς να παραμελούμε την άνεση του χρήστη και τις ανάγκες του. Επιπλέον, οι ενέργειες αυτές πραγματοποιούνται υπό δυναμικά μεταβαλλόμενες συνθήκες όπως οι καιρικές συνθήκες, οι ανανεώσιμες πηγές ενέργειας, οι διακυμάνσεις των τιμών της ηλεκτρικής ενέργειας και τα ετερογενή χρονοδιαγράμματα χρήσης. | el |
| heal.abstract | Over the recent past years, big research effort has been dedicated towards addressing a generic solution in Smart-Grid operation control problems. The integration of smart-metering, renewable energy resources, electric vehicle charging and energy storage have recently emerged in the electrical system scene and have caused the Demand Response problem to gain even more interest. Throughout the literature, various optimization techniques have been used to minimize the operation cost on Smart-Grid nodes, like buildings, microgrids and charging stations by reducing energy consumption, emissions and improving the quality of life and service of consumers. However, such an operation, is by no means an easy task. In this work, we present a series of novel algorithms which are aiming to optimize the operation of Smart-Grid nodes. More specifically, through different test cases of smart buildings, microgrids and electric vehicle charging stations, we validate the performance of these algorithms in minimizing the energy consumption, the financial cost, the emissions and the grid dependency of these test cases without neglecting the user comfort and needs. Furthermore, these operations take place under dynamically changing conditions like weather conditions, renewable energy resources, fluctuating energy prices and heterogeneous occupancy schedules. This work can be divided into the following main subject sections: _ Introduction: in this section the main definitions of Smart-Grid and Demand Response are presented. Moreover, a literature review of optimization techniques in Demand Response programs is presented, while discussing advantages and drawbacks of each method. _ Centralized Intelligent Management for Grid-Connected Microgrids: in this section, a microgrid test case is presented and used to validate a novel control algorithm for centralized joint demand response management and thermal comfort optimization. _ Decentralized Intelligent Management in Microgrids with Renewable Energy Sources and Energy Storage: in this section, a decentralized version of the previous presented algorithm is established, through a bigger microgrid test case, with the integration of various renewable energy sources and energy storage. _ Distributed and human-in-the-loop Optimization in Large Scale Networks: in this section, we move into a Large-Scale-System consisting of 100 buildings, in an attempt to validate the previous established algorithms, and their performance in distributed optimization. _ Nearly-Optimal Dynamic Charging of Electric Vehicle Fleets: in this section, a novel adaptive algorithm is presented, in an attempt to optimize the operation of a charging station by minimizing the operation cost under dynamically changing conditions. Each chapter, introduces each new test case, the proposed solution, the related state-of-theart and the results that validate the performance of the presented strategies. | en |
| heal.advisorName | Κοσματόπουλος, Ηλίας | el |
| heal.committeeMemberName | Κοσματόπουλος, Ηλίας | el |
| heal.committeeMemberName | Μπούταλης, Ιωάννης | el |
| heal.committeeMemberName | Ροβιθάκης, Γεώργιος | el |
| heal.committeeMemberName | Σούντρης, Δημήτριος | el |
| heal.committeeMemberName | Baldi, Simone | el |
| heal.committeeMemberName | Παπανικολάου, Νικόλαος | el |
| heal.committeeMemberName | Νικολαΐδης, Βασίλειος | el |
| heal.committeeMemberName | Kosmatopoulos, Elias | en |
| heal.committeeMemberName | Boutalis, Yiannis | en |
| heal.committeeMemberName | Rovithakis, George | en |
| heal.committeeMemberName | Soudris, Dimitrios | en |
| heal.committeeMemberName | Baldi, Simone | en |
| heal.committeeMemberName | Papanikolaou, Nick | en |
| heal.committeeMemberName | Nikolaidis, Vassilis | en |
| heal.academicPublisher | Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών | el |
| heal.academicPublisherID | duth | - |
| heal.numberOfPages | 133 σ. | - |
| heal.fullTextAvailability | true | - |
| heal.type.en | Doctoral thesis | en |
| heal.type.el | Διδακτορική διατριβή | el |
| Appears in Collections: | ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| KorkasC_2017.pdf | Διδακτορική διατριβή | 3.65 MB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
This item is a favorite for 0 people.
https://repo.lib.duth.gr/jspui/handle/123456789/22213
http://dx.doi.org/10.26257/heal.duth.20888
This item is licensed under a Creative Commons License
