Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques
Introduction. This study applies hybrid metaheuristic optimization techniques to intelligently schedule household loads, ensuring a balance between cost reduction, comfort and grid stability in smart homes. Problem. The growing gap between energy demand and supply leads to high electricity costs, in...
Збережено в:
| Дата: | 2026 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2026
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/338163 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Репозитарії
Electrical Engineering & Electromechanics| _version_ | 1859471848460255232 |
|---|---|
| author | Kamal, M. Ullah, M. F. Anwar, N. Hussein, A. I. |
| author_facet | Kamal, M. Ullah, M. F. Anwar, N. Hussein, A. I. |
| author_sort | Kamal, M. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-03-01T22:04:33Z |
| description | Introduction. This study applies hybrid metaheuristic optimization techniques to intelligently schedule household loads, ensuring a balance between cost reduction, comfort and grid stability in smart homes. Problem. The growing gap between energy demand and supply leads to high electricity costs, increased appliance waiting times, a higher peak-to-average ratio (PAR) and reduced user comfort. Efficient management of residential energy consumption remains a major challenge for sustainable smart grid operation. Goal. This study aims to minimize electricity costs, reduce PAR and enhance user comfort by optimally scheduling household appliances and shifting loads from peak hours to off-peak hours. Methodology. A demand-side management approach is implemented using 5 metaheuristic optimization algorithms: harmony search algorithm (HSA), flower pollination algorithm (FPA), hybrid harmony flower pollination algorithm (HFPA), multiverse optimization algorithm (MVO) and cuckoo search algorithm (CSA). Real-time pricing is employed as the pricing model. MATLAB simulations were conducted for 10, 30 and 50 smart homes, each comprising 15 residential loads categorized as controllable or base appliances. Results. Simulation results demonstrate that the proposed HFPA consistently outperforms HSA, FPA, MVO and CSA across all tested scenarios, achieving notable reductions in electricity cost and PAR while minimizing appliance waiting times. Scientific novelty. The hybrid HFPA effectively combines the strengths of HSA and FPA, balancing exploration and exploitation to deliver superior performance in multi-objective optimization for home energy management systems. Practical value. The proposed HFPA achieved up to 19.86 % reduction in electricity cost and 81.03 % minimization in PAR, significantly enhancing user comfort and operational efficiency. The method can be further extended for integration with renewable energy sources and machine learning-based predictive control systems. References 32, tables 6, figures 5. |
| first_indexed | 2026-03-12T15:49:03Z |
| format | Article |
| id | eiekhpieduua-article-338163 |
| institution | Electrical Engineering & Electromechanics |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-03-12T15:49:03Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | eiekhpieduua-article-3381632026-03-01T22:04:33Z Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques Kamal, M. Ullah, M. F. Anwar, N. Hussein, A. I. home energy management system energy consumption pattern meta-heuristic optimization hybrid optimization technique demand side management система керування енергоспоживанням у будинку структура енергоспоживання метаевристична оптимізація гібридний метод оптимізації керування попитом Introduction. This study applies hybrid metaheuristic optimization techniques to intelligently schedule household loads, ensuring a balance between cost reduction, comfort and grid stability in smart homes. Problem. The growing gap between energy demand and supply leads to high electricity costs, increased appliance waiting times, a higher peak-to-average ratio (PAR) and reduced user comfort. Efficient management of residential energy consumption remains a major challenge for sustainable smart grid operation. Goal. This study aims to minimize electricity costs, reduce PAR and enhance user comfort by optimally scheduling household appliances and shifting loads from peak hours to off-peak hours. Methodology. A demand-side management approach is implemented using 5 metaheuristic optimization algorithms: harmony search algorithm (HSA), flower pollination algorithm (FPA), hybrid harmony flower pollination algorithm (HFPA), multiverse optimization algorithm (MVO) and cuckoo search algorithm (CSA). Real-time pricing is employed as the pricing model. MATLAB simulations were conducted for 10, 30 and 50 smart homes, each comprising 15 residential loads categorized as controllable or base appliances. Results. Simulation results demonstrate that the proposed HFPA consistently outperforms HSA, FPA, MVO and CSA across all tested scenarios, achieving notable reductions in electricity cost and PAR while minimizing appliance waiting times. Scientific novelty. The hybrid HFPA effectively combines the strengths of HSA and FPA, balancing exploration and exploitation to deliver superior performance in multi-objective optimization for home energy management systems. Practical value. The proposed HFPA achieved up to 19.86 % reduction in electricity cost and 81.03 % minimization in PAR, significantly enhancing user comfort and operational efficiency. The method can be further extended for integration with renewable energy sources and machine learning-based predictive control systems. References 32, tables 6, figures 5. Вступ. У роботі застосовуються гібридні метаевристичні методи оптимізації для інтелектуального планування навантаження побутових приладів, що забезпечують баланс між зниженням витрат, комфортом та стабільністю мережі у «розумних» будинках. Проблема. Зростання розриву між попитом і пропозицією енергії призводить до високих витрат на електроенергію, збільшення часу очікування приладів, підвищення відношення пікового навантаження до середнього (PAR) і зниження комфорту користувачів. Ефективне управління споживанням енергії у житлових будинках залишається серйозною проблемою для сталої роботи «розумної» мережі. Мета. Дане дослідження спрямоване на мінімізацію витрат на електроенергію, зниження PAR та підвищення комфорту користувачів шляхом оптимального планування роботи побутових приладів та перенесення навантаження з пікових годинників на непікові. Методика. Реалізовано підхід до управління попитом з використанням 5 метаевристичних алгоритмів оптимізації: алгоритму пошуку гармонії (HSA), алгоритму квіткового запилення (FPA), гібридного гармонійного алгоритму квіткового запилення (HFPA), алгоритму оптимізації мультивсесвіту (MVO) та алгоритму пошуку зозулі (CSA). У якості моделі ціноутворення використовується ціноутворення у режимі реального часу. Проведено симуляції у MATLAB для 10, 30 та 50 «розумних будинків», кожен з яких включав 15 побутових навантажень, класифікованих як керовані чи базові прилади. Результати моделювання показують, що запропонований HFPA перевершує HSA, FPA, MVO та CSA у всіх протестованих сценаріях, досягаючи помітного зниження витрат на електроенергію та PAR за мінімізації часу очікування приладів. Наукова новизна. Гібридний HFPA ефективно поєднує у собі переваги HSA та FPA, балансуючи дослідження та використання для забезпечення високої продуктивності у багатоцільовій оптимізації систем управління енергоспоживанням у будинку. Практична значимість. Запропонований HFPA дозволяє знизити витрати на електроенергію до 19,86 % та мінімізувати PAR на 81,03 %, значно підвищивши комфорт користувача та ефективність роботи. Метод може бути додатково розширено для інтеграції з відновлюваними джерелами енергії та системами прогнозуючого керування на основі машинного навчання. Бібл. 32, табл. 6, рис. 5. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2026-03-02 Article Article application/pdf https://eie.khpi.edu.ua/article/view/338163 10.20998/2074-272X.2026.2.05 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 2 (2026); 31-39 Электротехника и Электромеханика; № 2 (2026); 31-39 Електротехніка і Електромеханіка; № 2 (2026); 31-39 2309-3404 2074-272X en https://eie.khpi.edu.ua/article/view/338163/339319 Copyright (c) 2026 M. Kamal, M. F. Ullah, N. Anwar, A. I. Hussein http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
| spellingShingle | home energy management system energy consumption pattern meta-heuristic optimization hybrid optimization technique demand side management Kamal, M. Ullah, M. F. Anwar, N. Hussein, A. I. Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques |
| title | Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques |
| title_alt | Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques |
| title_full | Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques |
| title_fullStr | Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques |
| title_full_unstemmed | Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques |
| title_short | Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques |
| title_sort | optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques |
| topic | home energy management system energy consumption pattern meta-heuristic optimization hybrid optimization technique demand side management |
| topic_facet | home energy management system energy consumption pattern meta-heuristic optimization hybrid optimization technique demand side management система керування енергоспоживанням у будинку структура енергоспоживання метаевристична оптимізація гібридний метод оптимізації керування попитом |
| url | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/338163 |
| work_keys_str_mv | AT kamalm optimizingresidentialenergyusagepatternsinsmartgridsusinghybridmetaheuristictechniques AT ullahmf optimizingresidentialenergyusagepatternsinsmartgridsusinghybridmetaheuristictechniques AT anwarn optimizingresidentialenergyusagepatternsinsmartgridsusinghybridmetaheuristictechniques AT husseinai optimizingresidentialenergyusagepatternsinsmartgridsusinghybridmetaheuristictechniques |