A genetic algorithm approach to optimization of power peaks in an automated warehouse
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/13871
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2009
EditorIEEE Press. Institute of Electrical and Electronics Engineers
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The simultaneous operation of the automated
storage and retrieval machines (ASRs) in an automated warehouse can increase the likelihood that high power demand peaks turn unstable the electric system. Furthermore, high power peaks mean the need for more electrical power contracted, which in turns leads to more fixed operation cost and inefficient use of the electrical installations. In this context, we present a genetic algorithm approach to implement demandside management (DSM) in an automated warehouse. It has been based on real data from ASRs and models of prognosis of load profile of ASRs. We took into account two main goals: minimize instantaneous power demand and keeping the performance of the system store and retrieval times.
CitacióCardenas, J. [et al.]. A genetic algorithm approach to optimization of power peaks in an automated warehouse. A: IEEE Industrial Electronics Society (IECON). "35th IECON congres". IEEE Press. Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2009, p. 3297-3302.
Versió de l'editorhttp://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5415200
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
05415200.pdf | 464,2Kb | Visualitza/Obre |