I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   1 6 ,   No .   2 A p r il   20 2 6 ,   p p .   699 ~ 716   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 1 6 i 2 . pp 6 9 9 - 7 1 6           699       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Energ y  ma na g ement in  sma rt  g rids  using  int e rnet  of  things  and  price - ba sed  dema nd respo nse  with   a  hybrid E V O - P DACNN   a ppro a ch       M a nju   J a y a k um a r   Ra g hv in,   M a njula   R.   B ha ra m a g o ud ra ,   Rit esh   D a s h   S c h o o l   of   E l e c t r o n i c s   a n d   C o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   R e v a   U n i v e r si t y ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   2 7 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Dec   1 2 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   J an   1 6 ,   2 0 2 6       Ne two rk   c o n t ro s y ste m fo e n e rg y   d istri b u ti o n   p lay   a n   e ss e n ti a r o le  wh e n   re n e wa b le  e n e rg y   so u rc e (RES e x p a n d   a n d   t h e   sm a rt  g rid   (S G )   in fra stru c tu re   i n c re a se s.  n e a p p ro a c h   t o   e n e rg y   m a n a g e m e n t   (EM in   S G c o m b in e e n e rg y   v a l ley   o p ti m ize (EVO)  with   p y ra m id a d il a ti o n   a tt e n ti o n   c o n v o l u ti o n a n e u ra n e t wo rk   (P DA CNN to   a c h iev e   it o b jec ti v e s.   Th ro u g h   EVO - P DA CNN ,   th e   sy s tem   p e rfo rm a c c u ra te  e n e rg y   c o n su m p ti o n   fo re c a stin g   with   P DA CNN ,   wh il e   th e   EVO  a lg o rit h m   su p p o rts  s y ste m a ti c   sc h e d u li n g   c a p a b il it ies .   Du e   to   it u se ,   th is   m e th o d   re d u c e th e   p e a k - to - a v e ra g e   ra ti o   (P AR)   b y   2 2 %   a ls o   th e   c o st   o f   e lec tri c it y   (COE)  b y   1 2 % .   Th is   m e th o d   p e rfo rm b e tt e t h a n   th e   win d - d riv e n   b a c teria fo rg in g   a lg o r it h m   (W BF A),  g e n e ti c   a l g o rit h m   (GA ),   p a rti c le  sw a rm   o p ti m iza ti o n   (P S O),   m o d ifi e d   e lep h a n h e rd   o p ti m iza ti o n   a l g o ri th m   (M EHOA ),   a n d   a n c o l o n y   o p ti m iza ti o n   (ACO b e c a u se   it   h a a   n e p re d ictio n   a b il it y   a n d   q u ic k   re sp o n se .   EVO - P DA CNN   e sta b li sh e b e tt e p e rfo rm a n c e   th ro u g h   l o we ro o t   m e a n   sq u a re   e rro (RM S E),   to g e th e with   m e a n   s q u a re d   e rr o ( M S E)  a n d   m e a n   a b so lu te  e rro (M AE) ,   wh i c h   in d ica tes   e n h a n c e d   c o st  e fficie n c y   a n d   re so u rc e   m a n a g e m e n c a p a b il it ies   fo S G s.  Th e   m e th o d   stre n g t h e n b o t h   e n e rg y   f o re c a stin g   a n d   o p e ra ti o n a sc h e d u li n g   o p e r a ti o n wh i le  e ffe c ti v e ly   d e a li n g   wit h   c h a n g e in   su p p l y   a n d   d e m a n d ,   w h ich   h e lp b u il d   re sili e n t   p o we sy ste m s.   K ey w o r d s :   E n er g y   c o n s u m p tio n   E n er g y   m an ag e m en t   E n er g y   v alley   o p tim izer   I n ter n et  o f   th in g s   Peak - to - av er a g r atio   Py r am id al  d ilatio n   atten tio n   co n v o l u tio n al  n e u r al  n etwo r k   Sm ar g r id s   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ma n ju   J ay ak u m a r   R ag h v in   Sch o o l   of   E lectr o n ics   an d   C o m m u n icatio n   E n g in ee r in g ,   R e v a   Un iv er s ity   R u k m in i K n o wled g Par k ,   Ye lah an k a,   Kattig en a h alli,  B en g alu r u ,   Sath an u r ,   Kar n atak 5 6 0 0 6 4 ,   I n d ia   E m ail:  m an ju jr r ev a@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Sm ar g r id s   ( SGs )   r ep r esen th n ex g en er atio n   o f   p o wer   n etwo r k s ,   d esig n ed   to   i n co r p o r ate  r en ewa b le  en er g y   s o u r ce   ( R E S ) ,   s to r ag s y s tem s ,   an d   ad v an ce d   co m m u n icatio n   tec h n o lo g ies  to   in cr ea s ef f icien cy ,   r eliab ilit y ,   as  we ll  as  s u s tain ab ilit y   [ 1 ] .   T h e   g r o win g   p en etr atio n   o f   r e n ewa b les  s u ch   as   p h o to v o ltaics  ( PV)   an d   win d   tu r b in es  ( W T )   in tr o d u ce s   s i g n if ican v ar iab ilit y   in to   th s y s tem ,   wh ile  th e   p r o life r atio n   o f   in ter n et  o f   t h in g s   ( I o T )   d ev ices  g en er ate s   m ass iv s tr ea m s   o f   o p er ati o n al  d ata   [ 2 ] [ 3 ] T o g eth er ,   th ese  tr en d s   cr ea te  b o th   o p p o r tu n ities   an d   ch allen g es  f o r   en er g y   m an a g em en t   ( EM )   [ 4 ] .   On   o n e   h an d ,   I o T   tech n o lo g ies  e n a b le  ad v a n ce d   d em a n d - s id e   m an ag em en t   ( DSM) ,   a u to m atio n ,   an d   d y n a m ic  m o n ito r in g   o f   e n er g y   f lo ws  [ 5 ] .   On   th o th er   h an d ,   r en ewa b le  v ar iab ilit y ,   f lu ct u atin g   p ea k   d em an d ,   an d   th e   co m p u tatio n al  b u r d e n   o f   p r o ce s s in g   I o T   d ata  s tr ea m s   co m p licate  ef f icien g r id   o p er atio n   [ 6 ] .   Glo b al  p r o jectio n s   em p h asize  th s ca le  o f   th is   tr an s f o r m atio n .   T h I n ter n atio n al  E n er g y   Ag e n cy   esti m ates  th at   r en ewa b le  elec tr icity   g en er ati o n   ca p ac ity   is   ex p ec ted   to   r ea ch   ap p r o x im ately   4 5 0 0   MW  b y   2 0 3 0 ,   with   s o lar   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   2 Ap r il   20 2 6 :   6 9 9 - 716   700   an d   win d   as  th d o m in an co n tr ib u to r s   [ 7 ] [ 8 ] .   I n   p ar allel,   t h n u m b er   o f   I o T - e n ab led   d e v ices  is   p r o jecte d   to   ex ce ed   7 5   b illi o n   b y   2 0 2 5 ,   wit h   m an y   in te g r ated   in to   SGs   f o r   m o n ito r i n g   an d   co n tr o [ 9 ] [ 1 0 ] .   T h ese  d ev ices  o f f er   e n h an ce d   au t o m atio n ,   e n er g y   s av in g s ,   an d   ef f icien cy   g ain s ,   b u th ey   also   g en e r ate  m ass iv d atasets   th at   m u s b an al y ze d   in   n ea r   r e al  tim e.   T h is   d ata  i n ten s ity ,   co m b in ed   with   r e n ewa b le  in t er m itten cy ,   cr ea tes   o p er atio n al  ch allen g es  in clu d in g   u n s tab le  s u p p ly - d em a n d   b alan ce ,   p ea k   lo a d   s tr ess ,   an d   in cr ea s ed   v u ln er ab ilit y   to   in e f f icien cie s   [ 1 1 ] [ 1 2 ] .   I o T - b ased   E M   s y s tem s ,   en ab led   b y   s m ar t   m eter s ,   in tellig en t   co n tr o ller s ,   an d   n etwo r k ed   s en s o r s ,   ar v ital  f o r   b alan cin g   s u p p ly   a n d   d e m an d   in   SGs   [ 1 3 ] .   Pric e - b ased   d em an d   r esp o n s ( DR )   h as  em er g ed   as  p r o m is in g   m ec h an is m ,   en co u r ag in g   co n s u m er s   to   ad ju s co n s u m p tio n   i n   r esp o n s to   d y n am ic  elec tr icity   p r ices  [ 1 4 ] [ 1 5 ] .   Ho we v er ,   th ef f ec tiv en ess   o f   DR   d ep en d s   cr itically   o n   ac cu r ate   f o r ec asti n g   a n d   a d ap tiv e   s ch ed u lin g   to   r esp o n d   to   u n p r ed ictab le  v ar ia tio n s   in   g en er atio n   an d   d em a n d   [ 1 6 ] .   At  th s a m tim e,   u n r eso lv e d   is s u es  s u ch   as  d ata  s ec u r ity   r is k s ,   h ig h   co m p u tatio n al   r eq u ir em e n ts ,   an d   s ca lab ilit y   l im itatio n s   co n tin u e   to   co n s tr ai n   I o T - d r i v en   E s y s tem s   [ 1 7 ] [ 1 8 ] .   Ad d r ess in g   th ese  ch allen g es  r eq u ir es  ad v an ce d   f o r ec asti n g   an d   o p tim i za tio n   tech n iq u es  ca p a b le  o f   h an d lin g   r en ewa b le   f lu ctu atio n s   an d   lar g e - s ca le  I o T   d ata  s tr ea m s ,   en s u r in g   co s t - ef f ec tiv e,   r eliab le,   an d   r esil ien SG  o p er atio n   [ 1 9 ] [ 2 0 ] .   Desp ite  th ese  ad v an ce m en ts ,   th in teg r atio n   o f   r en ewa b le  s o u r ce s   an d   I o T   in   SGs   p r esen ts   s ev er al   cr itical  ch allen g es.  T h is   is   b e ca u s o f   th is s u es  r elatin g   t o   v ar iab ilit y ,   f lu ctu atin g   p ea k   d em an d ,   an d   th e   co m p lex ity   o f   p r o ce s s in g   d at in   ca s es  wh er R E S   is   in te g r ated   in to   SGs .   Ho wev er ,   n e ith er   s o lar   n o r   win d   en er g y   ( W E )   is   s tead y   b ec au s wh ile  th s o lar   lig h is   h ig h est  d u r in g   th d ay   an d   is   to tally   o f f   d u r in g   th e   n ig h t,  th win d   is   s im ilar ly   n o co n s tan d u e   to   u n ce r tain ty   in   win d   p o wer   ( W P).   M o r eo v er ,   f l u ctu atio n s   in   d em an d ,   esp ec ially   d u r in g   p ea k   h o u r s ,   tr i g g er   in s tab ilit ies  th at  ca n   o n ly   b e   co n tr o lled   af ter   u n d er tak in g   co m p lex   f o r ec asti n g   an d   s ch e d u lin g   o f   co n s u m p tio n ,   s u p p l y ,   an d   c o s ts   o f   o p e r atin g   th e lectr icity   g r id .   Als o ,   I o T - in teg r ated   SGs   p r o d u ce   m ass iv d ata  f r o m   DE R s ,   s m ar m eter s ,   a n d   s en s o r s   th at  r e q u ir e   s o u n d   co m p u tatio n al   m o d els  to   an al y ze   an d   m an a g th is   d ata.   Ne v er th eless ,   I o T   tech n o lo g ies  b r in g   im p r o v e m en ts   in   ter m s   o f   a u to m atio n ,   d is tan co n tr o l,  an d   d is tr ib u ted   E o n   a   lar g e   s ca le;  th e   latter   is   al s o   ac co m p a n ied   b y   cy b er s ec u r ity   is s u es,  th lim itatio n s   o f   s ca lab ilit y ,   an d   d ec is io n - m ak in g   m o m en ts .   Fu r th er m o r e,   im p lem en tin g   I o T - b ased   SGs   is   co s tly   s in ce   it  n ee d s   h ig h - s p ee d   co m m u n icatio n   n etwo r k s ,   ef f icien t   ed g e   co m p u tin g ,   also   d ata  s to r ag e   f ac ilit ies,  wh ich   r em ain   k ey   b ar r ier s .   Ad d itio n ally ,   d ec is io n - m ak i n g   in   SGs   r em ain s   ch allen g e,   as  c o n v en tio n al  al g o r ith m s   s tr u g g l to   p r o ce s s   h ig h - f r e q u en c y   I o T   d ata  s tr ea m s   ef f icien tly ,   lim itin g   th e   s y s tem ' s   ab ilit y   to   ad ap t   to   f lu ct u atin g   R E g e n er atio n   as  w ell  as  co n s u m p tio n   p atter n s .   Ad d r ess in g   th ese  ch a llen g es  h as  m o tiv ated   ex ten s i v r esear ch ,   lead in g   to   v ar i o u s   o p tim izatio n s   an d   s ch ed u lin g   tech n iq u es.  T h e   f o l lo win g   s ec tio n   r ev iews th ese  a p p r o ac h es.   Nu m er o u s   s tu d ies  h av attem p ted   to   ad d r ess   th ese  ch allen g es  u s in g   d iv er s o p tim izatio n   an d   E M   s tr ateg ies.  So m o f   th ese  s t u d ies  ar r ev iewe d T h e   m e th o d s   o f   win d - d r iv e n   o p tim i za tio n   ( W DO)   an d   b ac ter ial  f o r a g in g   o p tim izatio n   ( B FO)   h av b ee n   in te g r ate d   in   win d - d r i v en   b ac ter ial  f o r g in g   alg o r ith m   ( W B F A )   in tr o d u c ed   b y   Haf e ez   et  a l.   [ 2 1 ] .   T o   less en   p ea k - to - av er a g r atio   ( PAR ) ,   r e d u ce   elec tr icity   b ills ,   also   m ax im ize  u s er   s atis f ac tio n ,   s ch ed u le  f o r   th p o wer   u s ag o f   I o T - e n ab led   s m ar ap p lian ce s   in   r esid en tial  co m p lex es  was  f o r m u lated   b ased   o n   th s u g g ested   W B FA.  T h W B FA   s o lu tio n   r ea cts  to     p r ice - b ased   DR   p r o g r a m s   au t o m atica lly ,   h en ce   s o lv in g   th e   co r is s u with   th ese  p r o g r a m s   th at  cu s to m er s   lack   th ca p ac ity   to   r esp o n d   ef f ec tiv ely   wh en   r ec eiv in g   DR   s ig n als.   Alo n g   with   th i n teg r atio n   o f   R E S,  i.e . ,   s o lar   en e r g y ,   th e r m al  en er g y ,   c o n tr o lled   h ea as  well  as   p o wer ,   an d   W E ,   R eh m an   et  a l.   [ 2 2 ]   h av f o cu s ed   o n   e n e r g y   u s ag e,   s ch ed u lin g ,   also   m an ag em en in   a n   elec tr ic  u tili ty ' s   D R   p r o g r am .   R E also   m in im izes  th h a r m f u im p ac ts   o f   ca r b o n   em is s io n s   an d   elec tr icity   p r ices  o n   th en v ir o n m en t.  A n   E co n tr o ller   an d   s ch e d u le r   f o r   s m ar ap p lian ce s   wer in tr o d u ce d .   Heu r is tic   alg o r ith m s   lik g e n etic  alg o r ith m   ( GA) ,   win d - d r i v en   o p tim izatio n ,   an d   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O) th en   o u r   s u g g ested   h y b r i d   alg o r ith m s   s er v ed   as th eir   f o u n d a tio n   T h d esig n ,   lo ca tio n ,   d e p lo y m en t,  an d   ass ess m en o f   an   I o T - b ased   s m ar en er g y   m an ag em en t   s y s tem s   ( SEM S)   en co m p ass in g   SMs  an d   a n   I o T   m id d lewa r m o d u le  h av e   b ee n   illu s tr ated   b y   Saleem   et  a l .   [ 2 3 ]   with   th ad v an ta g es  th at  co m alo n g   with   it.  T h s u g g ested   SEM wa s   web - b ased   an d   p r o v i d es  lo ad   p r o f iles   ( L Ps )   to   s u p p lier s   a n d   clien ts   at  d is tan ce .   T h in ce n tiv es  ca n   b allo ca te d   an d   r eg u lated   b y   s u p p lier s ,   wh o   ca n   also   m o ti v ate  cu s to m er s   to   m o d i f y   th e ir   en er g y   c o n s u m p tio n   ap p r ec iatio n s   to   s u it  th eir   cu s to m er s '   L Ps .   Al s o ,   th ese  L Ps   wer u s ed   as  r ef er en ce   f o r   d ev el o p in g   s o m o f   th D SM  tech n iq u es.  I n   f o u r   o f   Sty lo   Pv t.   L td . ' s   s ites   in   Pak is tan ,   th e   s u g g ested   s y s tem   ca p ab le   o f   s en d in g   d ir ec ti v es  an d   tr ac k in g   th e   ef f icien cy   o f   th u tili ty ' s   elec tr icity   was im p lem en ted   an d   ass ess ed .   T h e   h y b r i d   ap p r o ac h ,   wh ich   was  p r esen ted   b y   Sh r ee n id h an d   R am aiah   [ 2 4 ] ,   was  an   o p tim al  lo ad   s ch ed u lin g   tech n iq u t h at  m an ag es  an d   s h if ts   th co n s u m er ' s   lo ad ,   lo wer in g   th elec tr icity   b ill  in   th p r o ce s s .   B y   ac cu r ately   p r ed ictin g   th f u tu r p r icin g   s ig n al  u s in g   th e   DR   p r icin g   in f o r m atio n ,   th is   m o d el' s   f o r ec aster   s ch em f ac ilit ates  th m o s co n v en ien an d   ec o n o m ical  d ec i s io n - m ak in g .   B ased   o n   an tici p ated   f u tu r p r ices,   th o p tim izatio n   alg o r ith m   p lan s   th ap p lian ce s '   p o wer   u s ag h ab its .   T h is   r ed u ce s   PA R   an d   b ill  p ay m en ts   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E n erg y   ma n a g eme n t i n   s ma r t g r id s   u s in g   in tern et  o f th in g s   an …  ( Ma n ju   Ja y a ku ma r   R a g h vin )   701   th r o u g h   elec tr icity   wh ile  en h a n cin g   u s er   co m f o r an d   s u p p o r tin g   cu s to m er s   with   h o u s eh o l d   lo ad   m an a g em en t   ch allen g es.   co m f o r an d   u s er - ce n t r ic  o p tim izatio n - b ased   DSM  s ch ed u ler   an d   E co n t r o ller   f o r   s m ar h o m e   ( SH)   h as  b ee n   d em o n s tr ated   b y   Ali  et  a l.   [ 2 5 ] .   B ased   o n   th DSM,   th s u g g ested   SEM C   d ev elo p s   an   o p er atio n al  s tr ateg y   c o n s id er i n g   co m f o r an d   u s er - ce n tr icit y .   C u s to m er s   ca n   s av en er g y   ex p en s es,  ca r b o n   em is s io n s ,   an d   PAR ,   as  well  as  en h an ce   th eir   th er m al,   lig h tin g ,   as  well  as  a p p lian ce   u s a g p r e f er en ce s   b y   u s in g   th cr ea ted   ap p lian ce   o p er atin g   p lan .     SH  E s y s tem   with   r ea l - ti m p r icin g - b ased   DR   f o r   o p ti m al  u tili za tio n   o f   b atter ies,  E Vs,  an d   DG   b ased   o n   R E to   m itig ate   th d ep en d e n cy   o n   th g r id   h as  b ee n   estab lis h ed   b y   Kan a k ad h u r g an d   Pra b ah ar an   [ 2 6 ] .   T h SH  co m p r is es  1 8   SH  ap p lian ce s   an d   an   elec tr ic  v eh icle  ( E V) .   E ith e r   V2 o r   G2 m o d ca n   b e   u s ed   with   t h E V.   T h e r m al  a n d   elec tr ical  lo a d s   wer e   th e   two   ca teg o r ies  in to   wh ich   th e   SH's   ap p lian ce s   wer e   d iv id ed .   T h b in ar y   PS ( B PS O)   m eth o d   was  u s ed   to   s ch ed u le  th wo r k in g   tim s lo ts   an d   d u r atio n s   o f   ea ch   s m ar ap p lian ce ,   tak in g   i n to   ac co u n th e   tar if f ,   a v ailab i lity   o f   s to r ag e   d ev ices,   an d   DGs,  all  with o u co m p r o m is in g   u s er   p r ef e r en c es.  T h s u g g ested   tech n i q u will  lo wer   th n et  C OE   b y   m in im izin g   th e   SH' s   r elian ce   o n   th e   g r id   i n   e v er y   tim s lo t.   T h e   ef f icien cy   o f   th i n tr o d u ce d   ap p r o ac h   wa s   d em o n s tr ated   b y   in v esti g atin g   s o m s ce n ar io s ,   in clu d in g   v a r io u s   co n f i g u r atio n s   o f   r en ewa b le - b ased   DGs,  in clu d in g   W T ,   PV,   an d   b atter y   en er g y   s to r ag e   s y s tem s   ( B E SS )   with in   th SH.   A n   i n t e l li g e n t   e l ec t r o m a g n e t i c   s y s te m   f o r   a   s m a r t   e n v i r o n m e n t   w a s   p r es e n t e d   b y   S al e e m   e t   a l .   [ 2 7 ] .   T o   e n s u r e   e f f e c t i v e   DS M ,   it   i n t e g r a t e d   t h e   e n e r g y   c o n t r o l l e r   w i t h   a n   I o T   m i d d l e w a r e   m o d u l e .   W i t h   e ac h   a p p l i a n c e ,   i t   c o n n e c t e d   a n   e n e r g y   c o n t r o l l e r a n   I o T   d e v i c e   c o m p r i s i n g   a   s e r i e s   o f   s e n s o r s   a n d   a c t u a t o r s .   T o   m a x i m i z e   t h e n e r g y   u s e   o f   t h e   a i r   c o n d i t i o n i n g   s y s t e m   b a s e d   o n   b u i l d in g   o p e r a t i n g   d y n a m i c s   a n d   e x t e r n a l   t e m p e r a t u r c o n d i t i o n s ,   it   c o l l e ct s   d at a   o n   en e r g y   u s e   f r o m   a l l   t h e   s m a r t   d ev i c e s   a c r o s s   a   s e r ie s   o f   ti m e   d u r a t i o n s .   EM   in   S G s   h a s   b ee n   w id e ly   e x p lo r ed   u s in g   tr ad i tio n al   o p ti m iz at io n   ap p r o ac h es   s u ch   a s   GA,   PS O,   an d   A C O .   W h il th e s m eth o d s   h av d em o n s t r at ed   im p r o v em en t s   in   lo a d   s ch ed u lin g   an d   co s t   r ed u c tio n ,   th ey   r em a in   co n s tr a in ed   b y   s in g le - o b j ec tiv f o r m u la ti o n s ,   s t at ic  s c h ed u lin g   a s s u m p tio n s ,   an d   w ea k   ad ap tab il ity   to   r en ew ab l f l u ctu at io n s .   Mo r e   r e ce n ap p r o ac h es ,   s u ch   a s   W B F an d   ME HO A,   h av e   im p r o v ed   o p t im i za tio n   ef f i ci en cy   b u t   s t il l   s tr u g g le   wi th   s ca l ab i l ity ,   f o r ec a s t in g   p r e ci s i o n ,   an d   in t eg r a t io n   wi th   r en e wab le - r ic h ,   I o T - en ab le d   g r id s .   T o   o v er co m e   t h es ch al len g e s ,   th i s   s tu d y   i n tr o d u c e s   a   h y b r id   en er g y   v a ll ey   o p t im i ze r - p y r am id al   d i la t io n   at ten tio n   co n v o lu t io n al   n eu r al   n e t wo r k   ( E VO - P DA C N N )   f r am e wo r k   th a in teg r at e s   P DA C NN  f o r   ac cu r a te  f o r ec as tin g   wi th   th en e r g y   v a ll ey   o p tim iz er   ( E VO )   f o r   ad ap tiv m u l ti - o b j ec tiv o p t im i za tio n .   T h i s   p ap er   s h o w s   th a t   co m b in in g   d ee p   l ea r n in g   ( D L ) - b a s ed   f o r ec as t in g   wi th   ad ap t iv o p tim iz at io n   p r o v i d e s   s c al ab l a s   we l a s   ef f ec tiv s o lu t i o n   to   ad d r e s s   t h e   lim i ta tio n s   o f   ex is t in g   ap p r o a ch e s ,   th er eb y   im p r o v in g   f o r e ca s t in g   a cc u r ac y ,   r ed u ci n g   e l ec t r i ci ty   co s t s ,   an d   m in i m i zin g   P A R   in   I o T - en ab l ed   SG s .   E x is tin g   E ap p r o ac h es  in   I o T - en ab led   SGs ,   s u ch   as  GA,   PS O,   AC O,   W B FA,  an d   ME HOA,   s till   f ac cr itical  lim itatio n s .   T h ey   p r o v i d o n l y   m o d er ate  ac cu r ac y   in   f o r ec asti n g   d y n am ic  e n er g y   d em an d ,   lack   ad ap tab ilit y   to   f lu ctu atio n s   in   r en ewa b le  en er g y   ( R E )   g en e r atio n ,   an d   o f ten   in cu r   h ig h   c o m p u tatio n al  co s ts ,   m ak in g   t h em   u n s u itab le  f o r   l ar g e - s ca le  d ep l o y m en t.   T h ese   is s u es  h in d er   th e   im p r o v em e n o f   co s t - ef f icien t,   s tab le,   also   r esil ien SG  o p er atio n s .   T o   a d d r ess   th is   p r o b le m ,   th is   s tu d y   s u g g ests   h y b r id   E VO - PDAC NN   f r am ewo r k   th at  in teg r ates D L - b ased   f o r ec asti n g   with   ev o lu ti o n ar y   o p tim izatio n ,   aim i n g   to   en h an ce   p r ed ictio n   ac cu r ac y ,   a d ap tab ilit y ,   a n d   s c h ed u lin g   ef f icien cy   u n d er p r ice - b ased   DR .   T h e   g o al  o f   t h is   s tu d y   is   to   a d v an ce   a n   in tellig e n t,  ad ap tiv e,   as  well  as  c o m p u tatio n ally   ef f icien E M   f r am ewo r k   f o r   I o T - en a b led   SGs   th at  ca n   ad d r ess   R E   v ar ia b ilit y   an d   d y n a m ic  d em an d   u n d er p r ice - b ased   DR   p r o g r a m s .   T h is   wo r k   ar g u es  t h at  co m b i n in g   PDAC NN  with   E VO  p r o v id es  a   s u p er io r   s o lu tio n   co m p ar ed   to   co n v en tio n al  o p tim izatio n   m et h o d s .   B y   in teg r atin g   ac cu r ate  d em an d   p r ed ictio n   with   ad ap ti v s ch ed u lin g ,   th e   s u g g ested   E VO - PDAC NN  f r am ewo r k   ac h iev es  r ed u ce d   e lectr icity   co s ts ,   m in im ized   P AR ,   also   en h an ce d   co m p u tatio n al  e f f icien cy ,   th er eb y   ad v an cin g   th s tate  o f   SG  E M.   T h is   s tu d y   o f f e r s   s ev er al  n o v e l c o n tr ib u tio n s   th at  ad v a n ce   E in   I o T - e n ab led   SGs :   a.   I in tr o d u ce s   h y b r i d   E VO - PDAC NN   m o d el  co m b in in g   th ab ilit y   o f   DL   to   m ak p r ed i ctio n s   with   th e   ab ilit y   o f   ev o lu tio n ar y   o p tim izatio n   b ased   o n   s tab ilit y   in   u n if ied   f r am ew o r k ,   co n ce p tu al  ch an g o f   tr ad itio n al  s in g le - s tag o r   h eu r is tic - o n ly   m ec h an is m s .   b.   T h PDAC NN  m o d u le  id en tifie s   m u lti - s ca le  tim v ar iati o n s   with   th h elp   o f   p y r am id al  d ilatio n   f r am ewo r k   a n d   an   atten tio n   s y s tem ,   an d   its   f o r ec asti n g   ac cu r ac y   o f   lo a d   an d   p r ice  p r ed ictio n   is   also   im p r o v e d   s ig n if ican tly .   c.   T h E VO  alg o r ith m   is   an   ad ap tiv s ch ed u lin g   alg o r ith m   th at  o p tim izes  p ea k   an d   v alley   d em an d ,   less en s   PAR ,   an d   m in im izes th co s t o f   elec tr icity   u n d er   d i f f er en t c o n d itio n s   o f   r en ewa b le  g en er a tio n .   d.   T h f r am ewo r k   ac h iev es  m o r s ca lab ilit y ,   co n v er g e n ce   s p ee d ,   an d   r o b u s tn ess   to   r en ewa b le  v ar iab ilit y   th an   GA,   PS O,   AC O,   W B FA,   an d   ME HOA  b ec a u s f o r ec a s tin g   an d   o p tim izatio n   ar e   in tim ately   co u p le d   as in ter d ep en d e n t e n titi es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   2 Ap r il   20 2 6 :   6 9 9 - 716   702   e.   T h m eth o d   ex h i b its   h i g h   p er f o r m a n ce   in   th e   f o r ec ast  er r o r ,   co s r e d u ctio n ,   PAR   r ed u ctio n ,   an d   co m p u tatio n al  e f f icien cy ,   wh i ch   f o r m   s ig n if ican t im p r o v e m en t o f   th e   cu r r e n t E s tr ateg ies.   T o   f u r th e r   em p h asize  th p r o p o s ed   ap p r o ac h ,   th is   s tu d y   in tr o d u ce s   u n if ied   m eth o d o lo g ica l   f r am ewo r k   th at  in teg r ates  PDAC NN - b ased   f o r ec asti n g   with   E VO - d r iv en   o p tim izatio n .   T h PDAC NN  u s e s   p y r am id al  d ilatio n   ar c h itectu r an d   an   atten tio n   s y s tem   to   ex tr ac m u lti - s ca le  tem p o r al  f ea tu r es  f r o m   th lo ad   an d   p r ice  s ig n als,  th er e b y   g r ea tly   im p r o v i n g   p r e d ictio n   ac cu r ac y   in   I o T - b ased   SGs .   Simu ltan eo u s ly ,   th E VO  alg o r ith m   o f f er s   a n   ev o lu tio n ar y   o p tim izatio n   p r o ce s s   g u id ed   b y   s tab ilit y   an d   a d ju s tin g   t h b alan ce   b etwe en   p ea k   an d   v alley   d e m an d ,   m i n im izin g   th elec tr icity   co s t,  an d   m in im izin g   PAR   d u r in g   v ar y in g   r en ewa b le   o u tp u t.  T h th eo r etica l n o v elt y   o f   th is   wo r k   lies   in   th in ter d ep en d e n ce   o f   f o r ec asti n g   an d   s ch ed u lin g   with in   s in g le  h y b r id   ar c h itectu r e,   r at h er   th an   tr ea tin g   th em   as  s ep ar ate  p r o ce d u r es.  T h is   co m b i n ed   m o d el  en h an ce s   s ca lin g ,   f lex ib ilit y ,   an d   o p er atio n al  p er f o r m a n ce ,   wh ich   is   s ig n if ican s tep   f o r war d   co m p a r ed   to   t h e   tr ad itio n al  m eth o d s   o f   h eu r is ti c - b ased   o r   s in g le - s tag E M   s o lu tio n s .   Mo r eo v e r ,   t h is   s tu d y   h as  a   co n t r ib u tio n   b ey o n d   p er f o r m a n ce   im p r o v e m en t.  T h p r esen ted   E VO - PDAC NN  f r am ewo r k   p r esen ts   u n if ied   f o r ec asti n g - o p tim izatio n   f r am ewo r k   th at   is   ess en tially   d is tin ct  f r o m   a   c o n v en tio n al  s eq u e n tial  o r   h eu r is tically - b ased   E M   ap p r o ac h .   B y   co m b in i n g   m u lti - s ca le  tem p o r al  f ea tu r e   ex tr ac tio n   with   s tab ilit y - g u id ed   ev o l u tio n ar y   s ch ed u lin g ,   th m et h o d   ad v an ce s   s cien tific   u n d er s tan d in g   o f   h o w   h y b r id   AI   m o d els  ca n   en h an ce   r esil ien ce ,   ad ap tab ilit y ,   a n d   ef f icien cy   in   SG  en v ir o n m e n ts .   T h is   in te g r ated   p e r s p ec tiv co n tr ib u tes  t o   th e   b r o ad er   f ield   b y   o f f er in g   r ep licab le  a n d   s c alab le  th eo r etica l f r am ew o r k   f o r   n ex t - g en er atio n   E s y s tem s .   T h f o llo win g   s ec tio n s   o f   th is   wo r k   ar e   o r g an ized   as  f o llo w s .   Sectio n   2   ex p lain s   th e   s tr u c tu r o f   th e   I o T - en a b led   E s y s tem   in   SGs ,   in clu d in g   th m o d elin g   o f   PV,  W T ,   an d   B E SS .   Se ctio n   3   o u tlin es  th r esear ch   m eth o d o lo g y ,   d ataset ,   an d   m o d el  tr ain in g   p r o c ess ,   wh ile  Sectio n   4   ex p lain s   th wo r k in g   p r in cip les  o f   th PDAC NN  f o r ec aster   an d   E VO  s ch ed u ler .   Sectio n   5   p r esen ts   an d   d is cu s s es  th e x p er im en tal  r esu lts ,   in clu d in g   co m p ar ativ e   an aly s es  with   GA,   PS O,   AC O,   W B FA,  an d   ME HOA.   Sectio n   6   c o n clu d es   b y   s u m m ar izin g   o u tco m es,  n o tin g   lim itatio n s ,   an d   s u g g esti n g   i m p licatio n s   an d   f u tu r d ir ec tio n s .       2.   ST RUC T UR E   O F   I O T - B AS E E N E RG M ANAG E M E NT   SYS T E M   I SM A RT   G RID   Fig u r 1   illu s tr ates  th I o T - en ab led   E M   s y s tem   in teg r ated   w ith   th E VO - PDAC NN  ap p r o ac h   with in   an   SG  f r am ewo r k .   I o T   s en s o r s   m o n ito r   a n d   co n t r o en e r g y   f lo am o n g   v ar io u s   s o u r ce s ,   in clu d in g   PV   s y s tem s ,   W T ,   b atter ies,  an d   f u el  ce lls   ( FC )   [ 2 8 ] .   T h is   co n n ec tiv ity   en ab les  DR   ad ju s tm en ts   b ased   o n   p r icin g   s ig n als,  im p r o v in g   e n er g y   ef f icien cy   an d   lo a d   b alan cin g   ac r o s s   th g r id .   At  th co r o f   th s y s tem ,   I o T   tech n o lo g y   f ac ilit ates  s ea m les s   en er g y   tr an s m is s io n   an d   d is tr ib u tio n .   T h SG  in f r astru ctu r en s u r es  ef f icien t   en er g y   d eliv er y   to   SH  an d   b u i ld in g s ,   wh er e   I o T - co n n ec ted   d ev ices  r eg u late  en er g y   co n s u m p tio n   i n   r esp o n s to   p r ice  f lu ct u atio n s .             Fig u r 1 .   I o T - b ased   E in   an   SG in teg r ated   with   th E VO - P DACNN a p p r o ac h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E n erg y   ma n a g eme n t i n   s ma r t g r id s   u s in g   in tern et  o f th in g s   an …  ( Ma n ju   Ja y a ku ma r   R a g h vin )   703   T h E VO - PDAC NN  ap p r o ac h   p r o ce s s es  r ea l - tim d ata  f r o m   I o T   d ev ices,  em p lo y in g   h y b r id   o p tim izatio n   s tr ateg y   th at  co m b in es  E VO  with   PDA C NN.   T h is   m eth o d   o p tim izes  en er g y   co n s u m p tio n   an d   d is tr ib u tio n   d y n a m ically ,   en s u r in g   b alan ce d   DR   ac r o s s   b o th   co n s u m er   an d   g en er atio n   s id es  o f   th g r id .   T h in teg r atio n   o f   I o T   with   th is   h y b r id   ap p r o ac h   en h an ce s   en er g y   ef f icien c y ,   p ar ticu lar ly   i n   SH  an d   b u ild in g   ap p licatio n s .   Usi n g   s tan d ar d   p h y s ical  m o d els  ( PV/W T / B E SS /F C )   en s u r es  r ea li s tic  o p er atio n al  co n s tr ain ts   an d   en er g y   b ala n ce s PDAC N r ed u ce s   f o r ec ast  er r o r   th at  wo u ld   o th er wis d eg r ad s ch e d u lin g E VO  o f f er s   r o b u s ex p lo r atio n /e x p lo ita tio n   s tr ateg y   s u ited   f o r   n o n co n v ex ,   co n s tr ain ed   s ch ed u li n g   p r o b lem s .   T h e   co m b in atio n   ad d r ess es  th th r ee   m ain   ch allen g es  id en tifie d   ea r lier r en ewa b le  in ter m itten cy ,   p ea k   v ar iab ilit y ,   an d   lar g I o T   d ata  v o lu m es.     2 . 1 .     M o dellin g   o f   ph o t o v o lt a ics   PV  s y s tem   m o d elin g   is   f u n d a m en tal  f o r   p r e d ictin g   en e r g y   o u tp u a n d   o p tim izin g   SG  p er f o r m an ce .   Mo d elin g   d ete r m in es  th o p tim al  s o lar   PV  ce ll  d esig n ,   im p r o v in g   th o v er all  p er f o r m a n c o f   th PV  s y s tem .   Ho wev er ,   m o d elin g   PV  ce lls   ca n   b e   ch allen g in g   d u t o   th e   in tr in s ic  n o n lin ea r ity   o f   th e   ce l [ 2 9 ] E q u atio n   ( 1 )   g iv es th to tal  cu r r e n t p r o d u ce d   b y   th s in g le - d io d PV m o d el:     =    ( 1 )     wh er e,      d en o tes  th cu r r e n p r o d u ce d   b y   th PV,     d en o tes  th cu r r en p ass in g   th r o u g h   th d io d e,   an d     in d icate s   th c u r r en t   th r o u g h   t h s h u n r esis tan ce .   T h e x is tin g   e q u atio n   ca n   b e   r ewr itten   as  ( 2 )   b y   ch a n g in g   th ex p r ess io n s   f o r     an d   .     =  0 (  ( 1 1 ) ) ( + )   ( 2 )     wh er e,     in d icate s   th th er m al  v o ltag e,   1   r ep r esen ts   th i d ea lity   f ac to r ,   0   r ep r esen ts   th d io d e ,     d en o te s   d io d leak ag cu r r en t,  an d     r ep r esen ts   th n u m b er   o f   ce lls   lin k ed   in   s er ies.  T h r elat io n s h ip   b etwe en     s h o r t - cir cu it c u r r en t ( SC C )   an d   ir r ad ian ce   is   g iv en   b y   ( 3 ) :      = ( 0 ) [  + ( 0 ) ]   ( 3 )     T h SC C   u n d er   co n v e n tio n al  test   co n d itio n s   is   in d icate d   b y      s tan d s   f o r   th cu r r en co ef f i cien f ac to r s ,   wh ile    an d   ,   r esp ec tiv ely ,   r ef lect  th ac tu al   tem p er at u r e   a n d   ir r ad iatio n   v alu es.   T h e   ce l tem p er atu r in   Kelv in   is   d en o ted   b y   ,   an d   th B o ltzm an n   co n s tan t is si g n if ied   b y   .     2 . 2 .     M o delin g   o f   w ind   W T   m o d elin g   is   cr u cial  f o r   ass es s in g   R E   co n tr ib u tio n ,   a s   o u tp u d ep e n d s   o n   win d   s p ee d   ( W S)   ch ar ac ter is tics   an d   tu r b in p a r am eter s .   T h s p ee d   o f   th wi n d   an d   th e   ar ea   it  b lo ws  ac r o s s   af f ec h o m u ch   p o wer   W T   ca n   p r o d u ce   [ 3 0 ] E q u atio n   ( 4 )   is   u s ed   t o   ca lcu l ate  W T 's p o wer   o u tp u t:      ( ) = { 0 ( )   ( )  ( )  < ( ) < ( ) <    ( 4 )     wh er e,   ( )  an d     s tan d   f o r   th W at  th n ec es s ar y   h eig h t,  t h cu t - in   an d   cu t - o f f   s p ee d s ,   th r ated   W S,  an d   th r ated   p o wer   o f   W T ,   r esp ec tiv ely .   E q u atio n   ( 5 )   r e p r esen ts   W S ' s   p r o b ab il ity   d en s ity   f u n ctio n   ( PDF):     ( 1 2 ) =  2 1     ( 5 )     wh er e,     r ep r esen th W PD F,  1   an d   2   in d icate s   an y   2   W S .   T h W eib u ll  d is tr ib u tio n   u s ed   f o r   W S   m o d elin g   is   g iv e n   in   ( 6 ) :     = ( ) 1  ( ( ) )   ( 6 )     wh er e     also     ar e   th s h a p e   p ar am eter ,   s ca le  p ar am eter ,   as  well  as  W S,  r esp ec tiv ely .   T h e   W at  s p ec if ic  h eig h t is ca lcu lated   u s in g   ( 7 ) :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   2 Ap r il   20 2 6 :   6 9 9 - 716   704   = 0 (  0 )   ( 7 )     wh er e,   th W S a t th n ec ess ar y   h eig h t is sh o wn   b y   0 an d   α .   T h f r ictio n   co e f f icien t is d en o ted   b y   0 ,   an d   th W S a t r ef er en ce   h eig h t b y    T h to tal  W P g en er ated    ( )   b y   W T   is   g iv en   b y   ( 8 ) :      ( ) =   ( )   ( 8 )     wh er e,      r ep r esen ts   th n u m b er   o f   W T .     2 . 3 .     M o delin g   o f   b a t t er y   B atter y   s to r ag ( B S)  m o d elin g   p la y s   v ital  r o le  in   b ala n cin g   R E   v a r iab ilit y ,   also   e n s u r in g   a n   u n in ter r u p ted   p o wer   s u p p ly   i n   SGs .   B ec au s W an d   ir r e g u lar   s o lar   r a d iatio n   ca n   af f e ct  p o wer   g e n er atio n ,   b ac k u p   E Ss   s u ch   as  lith iu m - b ased   an d   lead - ac id   b atter ies  h av b ee n   d ep l o y ed .   L a r g e - s ca le  E n er g y   s to r ag s y s tem   ( E SS )   em p lo y s   th ese  b atter ies  d u to   th eir   af f o r d ab ilit y ,   r o b u s tn ess ,   an d   ea s o f   u s e.   T h n u m b er   o f   d ay s   with o u in ter f er en ce   f r o m   p o wer   s o u r ce s   is   s h o wn   b y   th B S,  wh ich   i s   m o d if ied   to   m ee lo ad   r eq u ir em e n ts .   T h r eq u ir ed   b a tter y   ca p ac ity   f o r   g i v en   lo a d   d em an d   is   ca lcu lated   u s in g   ( 9 ) :     = (  ) (  )   ( 9 )     wh er e,     s tan d s   f o r   b atter y   ca p a city ,     f o r   lo a d   d em an d ,      f o r   d ep th   o f   d is ch ar g e ,     an d     f o r   b atte r y   an d   in v er ter   e f f icien cy .   T h B E SS   f o r m u latio n   is   em p lo y ed .   T h g o al  o f   d ev el o p in g   h y b r id   PV/W T   an d   B E SS   i s   to   im p r o v b o th   ec o n o m ic  an d   tec h n o lo g ical  p er f o r m an ce   at  th s am tim e.       3.   M E T H O DS   3 . 1 .     St a nd a rd  a nd   no v el  a pp ro a ches   T h is   s tu d y   in teg r ates  b o th   s tan d ar d   a n d   n o v el  ap p r o ac h es  to   en s u r m eth o d o l o g ical  s o u n d n ess   an d   d em o n s tr ate  th o r ig in ality   o f   th s u g g ested   f r am ewo r k .   On   th s tan d ar d   s id e,   well - estab lis h ed   m o d els  wer e   u s ed   f o r   PV,   W T ,   an d   B E SS ,   as  th ese  f o r m u latio n s   ar e   wid ely   v alid ated   in   R E   r esea r ch   a n d   ac cu r ately   ca p tu r s y s tem   d y n am ics  u n d er   v a r y in g   co n d itio n s .   A   b en ch m ar k   d ataset  o f   elec tr ici ty   p r ices  a n d   l o ad   d em an d   f r o m   Sep tem b e r   2 0 0 6   to   Au g u s 2 0 0 7   was  em p lo y ed ,   as  it  is   f r e q u en tly   u s ed   in   SG  s tu d ies  an d   ca p tu r es  d aily ,   wee k ly ,   an d   s e aso n al  v ar iatio n s   r elev an to   DR   ev alu atio n .   C o n v en tio n al  ap p r o ac h es  s u ch   as   GA,   PS O,   AC O,   ME HOA,   an d   W B FA  wer im p lem en ted   as  b aselin m eth o d s ,   p r o v id in g   s tr o n g   r ef er en ce   p o in f o r   c o m p ar is o n .   T h n o v el  co n tr ib u tio n   o f   th is   wo r k   is   th h y b r id   E VO - PDAC NN   f r am ewo r k ,   wh e r e   th PDAC NN  en h an ce s   f o r ec asti n g   ac cu r ac y   b y   ca p tu r in g   l o n g - ter m   tem p o r al   d ep e n d en c ies  an d   p r io r itizin g   cr itical  co n s u m p tio n - p r ice  f ea tu r es,  wh ile  th e   E VO  a d ap tiv e ly   b alan ce s   p ea k   an d   v alley   d em an d   t o   m i n im ize   co s an d   PAR .   T o g eth er ,   th ese   co m p o n en ts   o v er c o m t h s c alab ilit y ,   ad ap ta b ilit y ,   an d   ac c u r ac y   lim itatio n s   o f   co n v en tio n al  m et h o d s   i n   I o T - en ab led   SGs .   Valid ity   o f   th e   s u g g ested   a p p r o ac h   is   s u p p o r te d   b y   th r ee   asp ec ts i)   r elian ce   o n   wid ely   ac ce p te d   s y s tem   m o d els  an d   b en ch m ar k   d ataset  en s u r es  r eliab ilit y   an d   co m p a r ab ilit y ,   ii)  b en ch m ar k in g   a g ain s estab lis h ed   o p tim izatio n   alg o r ith m s   p r o v id es  f air   p er f o r m a n ce   ev alu atio n ,   an d     iii)  ass e s s m en th r o u g h   r o b u s m etr ics  ( r o o m ea n   s q u ar er r o r   ( R MSE ) m ea n   ab s o lu te  e r r o r   ( MA E ) m ea n   s q u ar ed   er r o r   ( MSE ) ,   PAR   r e d u ctio n ,   c o s r ed u ctio n ,   c o m p u tatio n al  tim e)   an d   s tatis tical  v alid atio n   co n f ir m s   th at  th im p r o v em en ts   ac h iev e d   b y   th E VO - PDAC NN  f r am ewo r k   ar b o th   s ig n if ica n t a n d   r eliab le.     3 . 2   Da t a s et   d escript io n   T h d ataset  u s ed   in   th is   s tu d y   p r o v i d es  h is to r ical  lo ad   an d   p r ice  d ata,   en ab lin g   ac cu r a te  tr ain in g ,   v alid atio n ,   a n d   test in g   o f   th e   s u g g ested   E VO - PDAC NN  m o d el.   Fo r   tr ain i n g ,   v alid ati n g ,   a n d   test in g   th e   s u g g ested   E VO - PDAC N m o d el  to   s o lv th s u g g ested   s p ec if ic  o p tim izatio n   p r o b lem   o f   I o T - b ased   E u n d er p r ice - b ased   DR ,   th is   wo r k   em p lo y s   a   d ataset  co n tai n in g   p o wer   p r ices  an d   lo ad   d ata  f r o m   Sep tem b er   2 0 0 6   to   A u g u s 2 0 0 7 .   W h ile  t h tr ain in g   d ata   s et  is   f r o m   Se p tem b er   2 0 0 6   to   Ma y   2 0 0 7 ,   w h ich   is   u s ed   to   tr ain   th m o d el  a n d   e x tr ac p atter n s   b etwe en   en er g y   co n s u m p tio n   an d   p r icin g ,   th v alid ate  d a taset  is   f r o m   J u n e   2 0 0 7   to   J u ly   2 0 0 7   to   ch ec k   f o r   m o d el  g en e r aliza tio n   an d   p r ev en o v er f itti n g th e   test   d ata  s et  is   f o r   Au g u s t   2 0 0 7   t o   m ea s u r th m o d el' s   p er f o r m an ce   o n   d ata  th at  it  h a s   n o s ee n   b ef o r a n d   en s u r t h at  th m o d el  d o es,   in   f ac t,  wo r k   f o r   r ea l - wo r ld   f o r ec asts .   T h u s ,   th co n s id er ed   d ataset  d is tin g u is h es  ch an g es  in   en er g y   d em an d   f o r   d if f er e n h o u r s   o f   th e   d ay ,   wee k d ay s /wee k en d s ,   an d   s e aso n s ,   wh ich   is   g o o d   f o r   ev al u atin g   DR   in   SGs .   T h u s ,   th s tu d y   s h o ws  th at  th s u g g ested   E VO - PDAC NN  a p p r o ac h   b r in g s   less   er r o r   in   e n er g y   c o n s u m p tio n   f o r ec asti n g   an d   p r ice  p r ed ict io n   th an   th ex is tin g   ap p r o a ch es  an d ,   th er ef o r e ,   co u ld   b co n s id er ed   m o r e   ac cu r ate.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E n erg y   ma n a g eme n t i n   s ma r t g r id s   u s in g   in tern et  o f th in g s   an …  ( Ma n ju   Ja y a ku ma r   R a g h vin )   705   3 . 3 .     M o del  t ra ini ng   T h tr ain in g   p r o ce s s   in teg r at es  PDA C NN  f o r ec asti n g   wit h   E VO  o p tim izatio n ,   en s u r i n g   ac cu r ate  p r ed ictio n s   an d   ef f icien s ch ed u lin g   u n d e r   d y n a m ic  co n d itio n s .   T h in p u tim e - s er ies  d ata  u n d er g o es     Min - Ma x   n o r m aliza tio n   to   s c ale  v alu es  with in   [ 0 ,   1 ] ,   en s u r in g   s tab le  tr ain in g .   T h d ata s et  is   d iv id ed   in to   s u b g r o u p s   f o r   tr ai n in g   ( 7 0 %)   an d   test in g   ( 1 5 %),   an d   v alid at io n   ( 1 5 %).   T h PDAC NN  m o d el  is   tr ain ed   u s in g   th Ad am   o p tim izer   with   a   b a tch   s ize  o f   6 4   an d   lea r n in g   r ate  o f   0 . 0 0 1   f o r   p r o ce s s in g   ef f icien cy ,   with   MSE   s er v in g   as  t h lo s s   f u n ctio n .   Simu ltan eo u s ly ,   th E VO  r u n s   in   p ar allel,   o p tim izin g   h y p er p a r am eter s   b y   ev alu atin g   th MA PE  af ter   ea ch   tr ain in g   iter atio n .   On ce   o p tim izatio n   is   co m p lete,   t h b est  E VO - tu n ed   PDAC N m o d el  is   test ed   o n   u n s ee n   d ata,   with   p er f o r m an ce   ass ess ed   u s in g   R MSE ,   MA E ,   an d   MA PE,   en s u r in g   r o b u s t g e n er aliza tio n .     3 . 4 .     E x perim ent a p ro ce du r e   T h r esear ch   was  co n d u cte d   th r o u g h   s tr u ctu r e d   f iv e - s tep   p r o ce d u r e.   First,  b en ch m a r k   d ataset  o f   elec tr icity   p r ice  an d   lo ad   ( S ep tem b er   2 0 0 6 - Au g u s 2 0 0 7 )   was  co llected ,   p r e p r o ce s s ed   to   h an d le  m is s in g   v alu es,  n o r m alize d ,   an d   d iv id ed   in to   tr ain in g ,   v alid atio n ,   also   test in g   s e ts .   Seco n d ,   s tan d ar d   m o d els  f o r   PV,  win d ,   an d   b atter y   s y s tem s   we r im p lem en ted   to   s im u late  r e n ewa b le  g en er atio n   an d   s to r a g d y n am ics.  T h ir d ,   th f o r ec asti n g   s tag e m p lo y ed   PDAC NN,   wh ich   was  tr ai n ed   a n d   v alid ated   to   ca p tu r e   co n s u m p tio n - p r ice   p atter n s   with   h i g h   ac c u r ac y .   Fo u r th ,   th e   s ch ed u lin g   s tag ap p lied   th e   E VO,   wh ich   iter ativ ely   r ef in e d   s ch ed u lin g   s tr ateg ies  to   b alan ce   p ea k   an d   v alley   d e m an d   an d   m in im ize  elec tr icity   co s ts .   F in ally ,   p er f o r m an c e   was  ev alu ated   o n   th test   s et  u s in g   wid ely   ac ce p ted   er r o r   m etr ics  an d   ec o n o m ic  in d icat o r s ,   an d   ex p e r im en ts   wer r ep ea ted   m u ltip le  tim es with   s tatis t ical  test in g   to   co n f ir m   th s ig n if ican ce   a n d   r eliab ilit y   o f   th r esu lts .       4.   P RO P O SE H YB R I E VO - P DACN AP P RO ACH   T h en h a n ce m en o f   E M   in   S with   th s u g g ested   H y b r id   E VO - PDAC NN  ap p r o ac h   in te g r ates  I o T   tech n o lo g ies  with   ad v a n ce d   f o r ec asti n g   as  well  as  o p tim izatio n   m et h o d s .   T h is   m eth o d   in v o lv es  th u s e   o f   th e   PDAC N f o r   an   ac cu r ate  f o r ec ast  o n   en er g y   d em a n d   with   th h elp   o f   m o n ito r s   an d   I o T   s en s o r s   to   ca p tu r e   co m p lex   c o n s u m p tio n   p atter n s .   On ce   th d em a n d   is   d er i v ed ,   th E VO  o p tim ally   tim es  th s ch ed u lin g   o f   en er g y   d is tr ib u tio n   with   th i n ten o f   cu ttin g   t h PAR   co s as  well.   T h ex p lan atio n   o f   th e   s u g g ested   m eth o d ,   s tep   b y   s tep ,   is   p r o v id ed .     4 . 1 .     P y ra m ida dil a t io n a t t e ntio n c o nv o lutio na l neura l net wo rk   T h PDAC NN  is   em p lo y ed   as  f o r ec asti n g   m o d el  to   ca p t u r co m p lex   tem p o r al  d e p en d en cies  in   en er g y   d em an d   an d   p r ice  s ig n als.  Data   p r o ce s s in g   o f   PD AC NN  tak es  ad v an tag o f   th r ee   m ec h an is m s   o f   n eu r al  n etwo r k ,   i n clu d in g   s tr u ctu r al  p y r am id   a n d   d ilatio n ,   an d   last ly   th e   atten tio n   c o m p o n en ts .   T h s am f ea tu r o f   th p y r am id al  s tr u ctu r en ab les  th n etwo r k   t o   p r o ce s s   d ata  o f   an y   s ize  f o r   th p u r p o s o f   d is co v er in g   f in e - g r ain ed   an d   also   m o r e   ab s tr ac f ea tu r es  [ 3 1 ] .   T h e   m u lti - s ca le  tech n iq u is   ca p ab le   o f   p r o v id i n g   an   ef f icien an aly s is   f o r   m u ltip le  ap p licatio n s ,   s u ch   as  s ig n al  p r o ce s s in g   an d   o th er   tim s er ies   an aly s is   ap p licatio n s .   B y   d ila tio n ,   th n etwo r k   g ets  en lar g ed   co n tex t   awa r en ess ,   b u wi th o u ad d in g   e x tr a   p ar am eter s   to   th e   m o d el.   PDAC NN  ca n   ef f ec tiv ely   ad ju s th d ilatio n   r ates  with in   p y r a m id   lev els  to   h a n d le   d ata  h av i n g   v ar io u s   in p u s i ze s ,   wh ich   m a k es  th is   m o d e id ea f o r   s ev er al  p r o b lem s   th at  h av e   in tr icate   p atter n s .   Du t o   its   h ig h   s ca l ab ilit y   an d   p r o ce s s in g   ca p ac it y ,   PDAC NN  s u cc ee d s   at  h an d lin g   b i g   I o T   d ata  s tr ea m s   to   m ax im ize  en er g y   d is tr ib u tio n   ef f icien c y   as  wel as  m in im ize  ex p en s es  s tem m in g   f r o m   v ar iab le   p r icin g .   A d d itio n ally ,   its   v er s atility   allo ws  PDA C NN  to   b ad ap ted   to   v ar i o u s   SG  s ce n ar i o s ,   im p r o v in g   b o th   o p er atio n al  e f f icien cy   a n d   c o n s u m er   s atis f ac tio n   b y   alig n in g   en er g y   d em an d   with   p r ice  s ig n als.     = 1 1 2 2 3 3 . . . . . .   ( 1 0 )     wh er e,   = 2 1   in d icate s   d ilated   f ac to r   f o r   th s tack in g   o f   s u b   d ilated   co n v o lu tio n al  lay er   ( S DC L )   an d   d en o tes th   PDC   lay er ,     r ep r e s en ts     SDC L ,   as we ll a s     d en o t es    PD C   co atin g .   T h ex p r ess io n   f o r   s p ec tr al  atten tio n   is   s h o wn   in   ( 1 1 ) .     =  ( , ) = , = 1 , . . . ,   ( 1 1 )     wh er e,     d en o tes  th e   s u m   o f   a ll  p o s s ib le  p o o ls ,   av er ag e   p o o lin g       ,   a n d    ( , )   s ig n if ies   s p ec tr al - wis m u ltip licatio n   b etwe en   th f ea tu r e   m ap     also   th s ca lar   .   I n   te r m s   o f   s p atial  atten tio n ,   th e   s ig m o id   ac tiv atio n   f u n ctio n   u t ilized   f o r   th g lo b al  av e r ag p o o lin g   an d   m ax im u m   p o o lin g   o f   th in p u d ata  is   r ep r esen ted   b y   ( 1 2 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   2 Ap r il   20 2 6 :   6 9 9 - 716   706    =  ( [   ,   ] )   ( 1 2 )     wh er e,     d en o tes  lear n ab le   b u il t - in   p ar a m eter   th at   r ep r esen ts   th co n v o lu tio n   p r o ce s s .   Fo r   e v er y   s am p le  ( x i ) ,   p r ed icted   o n e - h o lab el  ̂   ca n   b o b tain ed   b y   u s in g   th PDAC   n etwo r k ' s   p r ed ictio n   o f   u n lab eled   d ata.   SP L   u s es ( 1 3 )   to   g iv ea ch   s am p le     weig h t   :      , ( , ; ) = ( ̂ , ( , ) ) = 1 = 1 0 1 , = 1 , . . . . . ,     ( 1 3 )     I n   th m o d el,     in d icate s   p ar a m eter .   W eig h   r ep r esen ts   s im p le  to   o b tain ,   as sh o wn   in   ( 1 4 ) .     = { 1 , ( ̂ , ( , ) ) < 0 ,   }   ( 1 4 )     T h o u tp u t c o m p o n e n t is cr ea ted   b y   c o m b in i n g   th r esu lts   as we ll a s   th en   f ee d in g   th em   in t o   th co n v o lu tio n   lay er .   Hy p e r p ar am eter   o f   PD AC NN  i s   p r esen ted   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   PDAC NN  h y p er p ar a m eter   H y p e r p a r a me t e r   V a l u e   K e r n e l   s i z e     3 × 3   D i l a t i o n   r a t e s   [ 1 ,   2 ,   4 ,   8 ]   Le a r n i n g   r a t e   10 - 3   B a t c h   s i z e   64   N u mb e r   o f   e p o c h s   1 0 0       4 . 2 .     E nerg y   v a lley   o pti m izer   T h E VO  s er v es  as   an   ad ap tiv o p tim izatio n   alg o r ith m   th at  b alan ce s   s u p p ly   an d   d em an d   b y   m in im izin g   co s t,  PAR ,   an d   s y s tem   in s tab ilit y .   T h E VO  is   s o p h is ticated   o p tim izatio n   f r am ew o r k   th at  m an ag es  en e r g y   co n s u m p tio n ,   s to r ag e,   an d   d is tr ib u tio n   in   en er g y   s y s tem s ,   p ar ticu lar ly   SG  an d   h y b r id   R E [ 3 2 ] .   I ad d r ess es  th ch allen g o f   u n ev en   en er g y   d em an d ,   c o m m o n l y   k n o wn   as  "v alley s d u r in g   lo d em a n d   an d   "p ea k s d u r in g   h ig h   d em an d ,   b y   u tili zin g   ad v an ce d   al g o r ith m s ,   p r ed ictiv e   an aly tics ,   an d   ML   m o d els.   E VO  also   co - o p tim izes  an   E SS   to g eth er   with   s ev er al  d is tr ib u ted   R E ,   s u ch   as  win d   o r   s o la r   en er g y .   I ca n   b h ig h lig h ted   th at   th e   E VO  h as  r an g o f   b en ef its ,   f o r   ex am p le,   it  h elp s   to   d ec r ea s e   v o lati lity   in   t h g r id   an d   im p r o v e   th m a n ag em en o f   E SS .   E VO  also   en ab les  th in te g r atio n   o f   in ter m itten R E   in   m an y   ca s es  an d ,   as  r esu lt,  s tr en g th en s   a n d   m ak es  th en e r g y   s y s tem   m o r s e cu r e.   Fin ally ,   its   f o r ec asti n g   c ap ab ilit ies  h elp   th e   co m p an y   to   p r ed ict  en er g y   r e q u ir em en ts   an d   th u s   h elp   in   c u ttin g   ex p en s es  o v er   th lo n g er   ter m ,   as  well  a s   en h an cin g   th s tab ilit y   also   ef f icien cy   o f   th en er g y   s u p p ly .   T h f o llo win g   s tep - by - s tep   p r o ce s s   s h o ws  th f u n ctio n in g   o f   th ab o v e - m e n t io n ed   ar c h itectu r e:   Step   1 i n itializatio n   Set th in p u t p ar a m eter s ,   s u ch   as th PV w in d   also   th b atter y ' s   v o ltag e,   an d   cu r r en t.   Step   2 r an d o m   g e n er atio n   T h E VO  in itializes d ec is io n   v ar iab les as r ep r esen ted   in   ( 1 5 ) :     = ,  +  . ( ,  ,  ) , { = 1 , 2 , . . . . , . = 1 , 2 , . . . . ,   ( 1 5 )     wh er e,     is   th u n iv er s e's  to ta p ar ticle  co u n t,    is   th d im en s io n   o f   th p r o b lem ,     is   th e     d ec is io n   v ar iab le  th at  d eter m i n es  th s tar tin g   p o s itio n   o f   th   ca n d i d ate,   ,    , ,    ar th lo wer   an d   u p p er   b o u n d s   o f   th   v ar iab le,   an d      d en o tes  r an d o m   n u m b er   in   th r an g [ 0 ,   1 ]   with   u n if o r m   d is tr ib u tio n .   Step   3 f itn ess   f u n ctio n   E q u atio n   ( 1 6 )   illu s tr ates  h o th E VO  alg o r ith m   m in im izes  th o b jectiv f u n ctio n   th r o u g h   iter ativ e   o p tim izatio n .     = (      )   ( 1 6 )     wh er e,     r ep r esen ts   th f itn ess   f u n ctio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E n erg y   ma n a g eme n t i n   s ma r t g r id s   u s in g   in tern et  o f th in g s   an …  ( Ma n ju   Ja y a ku ma r   R a g h vin )   707   Step   4 e x p lo r atio n   p h ase   T h p o s itio n   u p d ate  m ec h a n is m   g u id es  p ar ticles  to war d   th e   ce n ter   an d   th e   m o s co n s is ten p ar ticle,   r ep licatin g   th eir   te n d en c y   to   co n v e r g to   th s tab ilit y   b a n d .   Du r i n g   th e   ex p l o r atio n   p h ase,   th u p d ated   p o s itio n   is   ca lcu lated   u s in g   ( 1 7 ) :     1 = + ( 1 ×  2 ×  ) , = 1 , 2 , . . . ,   ( 1 7 )     wh er e,      is   th p ar ticle ' s   p o s itio n   v ec to r   with   th h ig h est  s tab ilit y   lev el,      is   th p ar ticle  ce n ter ' s   p o s itio n   v ec to r ,   an d      is   th   p ar ticle' s   s ta b ilit y   lev el.   Step   5 :   e x p lo itatio n   p h ase   T o   im p r o v alg o r ith m ic  ex p lo itatio n ,   an   ad d itio n al  lo ca t io n   u p d ate  p r o ce d u r is   u s ed   f o r   t h p ar ticles  u tili zin g   b eta  d ec ay .   I n   th ex p lo itatio n   p h ase,   th p o s itio n   u p d ate  ( 1 8 ) :     2 = + ( 3 ×  4 ×  ) , = 1 , 2 , . . . . ,   ( 1 8 )     wh er e,      in d icate s   th p ar ticle's  p o s itio n   v ec to r   with   t h h i g h est  lev el  o f   s tab ilit y ,   an d      d en o tes  th e   p ar ticle' s   n eig h b o r in g   p o s itio n   v ec to r   ar o u n d   th   p ar ticle.   T h n ew  s o lu tio n   is   r ef i n ed   u s in g   ( 1 9 ) :     = + , = 1 , 2 , . . . . ,   ( 1 9 )     wh er e,     an d     ar th e   f u tu r an d   p r esen lo ca tio n   v ec t o r s .   Fig u r 2   d ep icts   th E VO  alg o r ith m s   wo r k f lo w,   o p tim izin g   en er g y   s ch ed u lin g   b y   b alan cin g   p ea k   an d   v alley   d em a n d   f o r   c o s t - ef f ec tiv d is tr ib u tio n .   T h E VO  h y p e r p ar a m eter   is   illu s tr ated   in   T ab le  2 .           Fig u r 2 .   Flo wch ar o f   E VO   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   2 Ap r il   20 2 6 :   6 9 9 - 716   708   T ab le  2 .   E VO  h y p er p ar am eter   H y p e r p a r a me t e r   V a l u e   P o p u l a t i o n   s i z e   50   M a x i m u m   i t e r a t i o n s   1 0 0   M u t a t i o n   r a t e   0 . 2   C o n v e r g e n c e   t h r e s h o l d   10 - 5   C r o ss o v e r   r a t e   0 . 8       Step   6 T er m in atio n   T h p r o ce s s   en d s   if   th e   o p tim al  s o lu tio n   is   f o u n d if   n o t ,   m o v o n   t o   s tep   3 .   C h ec k   th e   r e q u ir em en ts   f o r   ter m in atio n .       5.   RE SU L T S   AND  D I SCU SS I O N   T h s im u latio n   o u tco m es  estab lis h   th at  th s u g g ested   E VO - PDAC NN  ap p r o ac h   s ig n if ican tly   o u tp er f o r m s   ex is tin g   m eth o d s   in   f o r ec asti n g   ac cu r ac y   an d   o p tim izatio n   ef f icien cy .   B ased   o n   s im u latio n   r esu lts ,   th p er f o r m a n ce   o f   t h s u g g ested   E VO - PDAC NN  ap p r o ac h   is   ex a m in ed   in   th is   s ec tio n .   T h e   h y b r id   ap p r o ac h   E VO  an d   PDAC NN   f o r   E in   th SG  s y s tem .   I m p lem en ted   o n   MA T L AB ,   th m eth o d   is   ev alu ated   with   ex is tin g   ap p r o ac h es  s u c h   as  W B FA,  G A,   PS O,   ME HOA,   an d   AC to   ev alu ate  i ts   ef f ec tiv en ess   an d   im p r o v em e n ts .   Fig u r 3   illu s tr ates  th ev alu atio n   o f   FC   p o wer   o u tp u o v er   2 4   h o u r s   in   an   I o T - b ased   SG  s y s tem   o p er atin g   u n d er   p r ice - b ased   DR   s tr ateg y .   T h p o wer   o u t p u s tar ts   at  1 . 1   k W   at  1   h o u r   an d   d ec r ea s es  to     0 . 8   k W   at  2   h o u r s .   Fo llo win g   th is   d ip ,   th o u tp u e x p er ien ce s   d ev iatio n ,   r is in g   t o   2 . 2   k W   at  9   h o u r s   an d   p ea k in g   at  5 . 7   k W   at  1 5   h o u r s .   T h o u tp u co n clu d es  at  0 . 3   k W   af ter   2 4   h o u r s .   T h ese  f l u ctu atio n s   in d icate   th at  th lo west  lev els  o cc u r   d u r in g   ea r l y   m o r n in g   an d   late  ev en in g ,   w h ile  n o tab le  p ea k s   ar o b s er v e d   in   th e     m id - af ter n o o n .   T h ese  p ea k s   lik ely   co r r esp o n d   to   p er io d s   o f   h ig h er   d em a n d ,   d em o n s tr atin g   th FC s   ad ap tiv r esp o n s to   d y n am ic   en er g y   r eq u ir em en ts .   T h e   f ig u r h ig h l ig h ts   th s y s tem s   ca p ab ilit y   t o   o p tim ize  en e r g y   g en er atio n   i n   r esp o n s to   p r ici n g   s ig n als.           Fig u r 3 .   On e - d ay   e v alu atio n   o f   FC   p o wer       Fig u r 4   illu s tr ates  th ev alu a tio n   o f   W o u tp u o v er   t h s am 2 4 - h o u r   p er io d ,   r e p r esen ted   in   r ed .   T h p o wer   g en e r atio n   f r o m   th W s h o ws  m o r v ar iab le  p atter n   co m p ar e d   to   th PV  o u tp u t.  T h er is   s ig n if ican s p ik e   ar o u n d   h o u r   1 5 ,   in d icatin g   a   p e r io d   o f   h i g h er   W an d   en er g y   g en er ati o n .   T h r o u g h o u t   th e   d ay ,   t h W o u tp u t   f lu ctu ates   m o r e   d r am atica lly ,   with   p er i o d s   o f   lo w   an d   m o d er ate   g en er atio n   in te r s p er s ed .   T h is   v ar iab ilit y   h i g h lig h ts   th ch allen g o f   m an ag in g   W E   as  it  is   less   p r ed ictab le  t h an   s o lar   e n er g y ,   n ec ess itatin g   r o b u s E s tr ate g ies  in   th SG  to   ac co m m o d at th ese  f lu ctu atio n s   a n d   e n s u r b alan ce d   s u p p ly   an d   d em a n d .   Fig u r 5   p r esen ts   th e   ev alu at io n   o f   PV  p o wer   o u tp u o v er   2 4   h o u r s   with in   th c o n tex t   o f   an   SG  s y s tem .   T h g r ap h ,   m ar k ed   i n   b lu e,   in d icate s   th at  PV  p o wer   p r o d u ctio n   ex h i b its   d is tin ct  d iu r n al   p atter n ,   p ea k in g   ar o u n d   h o u r s   1 2   to   1 5 ,   wh ich   co r r esp o n d s   to   m id d ay   wh en   s u n lig h i n ten s ity   is   at  its   h ig h est.  T h o u tp u s tar ts   lo in   th ea r ly   h o u r s ,   g r ad u ally   in c r ea s in g   a s   th s u n   r is es,  an d   th en   tap e r in g   o f f   in   th late  af ter n o o n   a n d   e v en in g .   T h is   b eh av io r   u n d er s co r es  t h d e p en d en ce   o f   s o lar   p o wer   g en e r atio n   o n   s u n lig h av ailab ilit y ,   r ef lectin g   h o E s y s tem s   ca n   lev er ag th is   in ter m itten s o u r ce   d u r in g   p ea k   s o lar   h o u r s   to   o p tim ize  o v er all  g r id   p er f o r m an ce .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.