Okay so we have this assignment, that i think is supposed to be using linear programming. here it is:
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Assignment 1: Use appliances intelligently 
at your home
General Consideration
Assignment 1 concentrates on demand response. The work to undertake involves a bit of 
mathematical modelling, implementation in your favorite programming language 
Python/Java/R/Matlab/etc.), generation and discussion of results, as well as presentation of 
the work in a short report.
The expected outcome of Assignment 1 includes: 
• a report in PDF
• code pasted in the appendix of the report; or as supplementary material
Assignment 1 is to be performed in groups, where a group can consist of 4 students (or 3 
students when there are PhD students in the group).
The evaluation of Assignment 1 will count for 15% of the grade. All students in the same 
group receive the same grade.
Description of the Assignment
Each household has combination of the following appliances. Typical appliances included for 
the purpose of Illustration. In practice, households may have a variety of other appliances. 
The daily consumption of each household is divided into a 24-slot time-frame with each slot 
corresponding to an hour period.
Appliances with strict consumption scheduling (non-shiftable appliances) in each household
- Lighting: (daily usage for standard bulbs: 1.00-2.00 kWh from 10:00 - 20:00), 
- Heating: (daily usage: 6.4-9.6 kWh including floor heating)
- Refrigerator- freezer (daily usage: 1.32-3.96 kWh, depending on the number of 
refrigerators in the house; Consumption for 1 refrigerator including freezer=1.32 
KWh),
- Electric stove (daily usage: 3.9 kWh)
- TV: (daily usage: 0.15-0.6 KWh depending on the TV size @ 5hours of use per day)
- Computer including desktop(s), laptop(s) (Number: 1-3; daily 0.6KWh per day per 
computer)
Consumption of shiftable appliances
- Dishwasher: (daily usage: 1.44 kWh)
- Laundry machine: (daily usage: 1.94 kWh)
- Cloth dryer: (daily usage: 2.50 kWh)
- Electric Vehicle (EV): (daily usage: 9.9 kWh)
Typical consumption values refer to [1], [2], with slight variations for different appliances. In 
a residential area, without any intelligent scheduling, the power demand is usually light-to-
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moderate during mornings, higher during evenings and low during nights. Considering this, 
we need to assign the time slots in hours as required for the non-shiftable appliances, and 
provide a range of possible time slots for operating the shiftable appliances.
1. We have a simple household that only has three appliances: a washing machine, an EV 
and a dishwasher. We assume the time-of-Use (ToU) pricing scheme: 1NOK/KWh for 
peak hour and 0.5NOK/KWh for off-peak hours. Peak hours are in the range of 5:00pm8:00pm while all other timeslots are off-peak hours. Formulate an optimization problem 
to obtain minimum energy cost and then design a strategy to achieve minimum energy 
cost.
Note: We need a strategy, not just the amount of the minimal energy cost. For example, 
you may need to consider some questions. Is it reasonable to use all three appliances at 
the same time, e.g., 2:00am which has the low energy price? How should we distribute 
the power load more reasonably in the timeline?
2. We have a household with all non-shiftable appliances and all shiftable appliances (see 
the two lists aforementioned). In addition to these, please choose a random combination 
of appliances such as coffee maker, ceiling fan, hair dryer, toaster, microwave, router,
cellphone charger, cloth iron, separate freezer(s), etc., for the household. Please refer to 
[2] to add typical energy consumption values for the appliances. Please use Real-Time 
Pricing (RTP) scheme. The RTP model is followed: using a random function to generate 
the pricing curve in a day and please save the pricing information (the pricing 
information will be also used in question 4). The pricing curve should consider higher
price in the peak-hours and lower price in the off-peak hours. Compute the best strategy
to schedule the use of the appliances and write a program in order to minimize energy 
cost.
3. We consider a small neighborhood that has 30 households. Each household has the same 
setting as that in question 2. But, we assume that only a fraction of the households owns
an EV. Please use Real-Time Pricing (RTP) scheme: using random function to generate the 
pricing curve in a day. The pricing curve should consider higher price in the peak-hours 
and lower price in the off-peak hours. Compute the best strategy for scheduling the 
appliances and write a program in order to minimize energy cost in the neighborhood.
4. In question 2, we may observe that in some timeslots, energy consumption is very high.
Such peak load phenomena may damage the smart grid stability. In this task, please 
address this issue. One possible approach is to introduce a new variable L representing 
the peak load. Then, the objective function should consider both energy cost and the 
peak load. A new constraint should be also added to consider that the total energy 
consumption of all appliances in the house in any timeslot is not higher than the peak 
load L. Please formulate an optimization problem and compute the best strategy to 
schedule the use of the appliances. Please use the same setting of the appliances, and 
the price information you saved in question 2. 
Structure and contents of the report to be delivered
The report for the assignment should include: 
• Question 1, calculate the minimal energy consumption and explain the main 
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considerations to the developed strategy. 
• Question 2, the formulation of the demand response as a linear programming 
optimization problem. Please use a figure to show the pricing curve. Please explain on 
how the problem is solved and probably draw the flowchart to illustrate the main 
algorithm(s).
• Question 3, the formulation of the demand response as an optimization problem. Please 
use a figure to show the pricing curve. Please explain how the problem is solved and you 
may draw the flowchart to illustrate the main algorithms.
• Question 4, the formulation of the demand response as an optimization problem. Please 
compare the scheduling result of the appliances in question 2 and question 4; and 
explain the main difference of the energy consumption.
• A short analysis of two different pricing schemes (ToU and RTP) impact on the energy 
cost
• The code in an Appendix (if not provided separately)
Delivery of the Assignment 
Assignment 1 is to be sent to the following email 
Email: sabita@ifi.uio.no , yanzhang@ifi.uio.no and poushals@ifi.uio.no
Submission form: the submission should be in a ZIP file with naming convention “IN5410-
Assignment1 - GroupX.zip", where “X” is the group number. 
Email subject: “[IN5410] Assignment 1 submission by Group X”
Firm deadline: 19 March 2023. Please be reminded that this is firm deadline. Groups that 
send reports after this deadline will receive the grade “F”.
Questions? please contact Poushali Sengupta. Email: poushals@ifi.uio.no; office: 4448
References 
[1] Office of Energy Efficiency, Natural Resources Canada, Energy Consumption of Household 
Appliances Shipped in Canada Dec. 2005. 
https://oee.nrcan.gc.ca/Publications/statistics/cama05/pdf/cama05.pdf
[2] http://energyusecalculator.com/
선형 프로그래밍을 사용해야 할 것 같은 과제가 있습니다. 여기 있습니다:
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과제 1: 집에서 가전제품을 지능적으로 사용하기 
가정에서
일반적인 고려 사항
과제 1은 수요 반응에 중점을 둡니다. 수행해야 할 작업에는 약간의 
수학적 모델링, 선호하는 프로그래밍 언어로 구현 
파이썬/자바/R/매트랩 등), 결과 생성 및 토론, 결과 발표가 포함됩니다. 
짧은 보고서로 작성합니다.
과제 1의 예상 결과물은 다음과 같습니다: 
- PDF로 된 보고서
- 보고서의 부록에 붙여 넣은 코드 또는 보충 자료
과제 1은 그룹으로 수행해야 하며, 한 그룹은 4명의 학생(또는 3명의 
학생으로 구성될 수 있습니다(그룹에 박사 과정 학생이 있는 경우).
과제 1의 평가는 성적의 15%에 반영됩니다. 같은 그룹에 속한 모든 학생은 
그룹에 속한 모든 학생은 동일한 성적을 받습니다.
과제에 대한 설명
각 가정에는 다음과 같은 가전제품이 조합되어 있습니다. 포함되는 일반적인 가전 제품 
그림의 목적. 실제로 가정에는 다양한 다른 가전 제품이 있을 수 있습니다. 
각 가구의 일일 소비량은 24 슬롯 시간대로 나뉘며, 각 슬롯은 한 시간에 
한 시간에 해당합니다.
각 가정에서 엄격한 소비 스케줄이 있는 가전 제품(교대할 수 없는 가전 제품)
- 조명: (표준 전구 일일 사용량: 10:00~20:00, 1.00~2.00kWh), 
- 난방: (일일 사용량: 바닥 난방 포함 6.4-9.6kWh)
- 냉장고-냉동고 (일일 사용량: 1.32-3.96kWh, 집안의 냉장고 수에 따라 다름) 
냉장고; 냉동고 포함 냉장고 1 대당 소비량 = 1.32 
KWh),
- 전기 스토브(일일 사용량: 3.9kWh)
- TV: (일일 사용량: TV 크기에 따라 0.15~0.6 KWh, 하루 5시간 사용 기준)
- 데스크톱, 노트북을 포함한 컴퓨터(대수: 1~3, 컴퓨터 1대당 하루 0.6KWh) 
컴퓨터)
이동식 가전제품의 소비량
- 식기세척기: (일일 사용량: 1.44kWh)
- 세탁기: (일일 사용량: 1.94kWh)
- 의류 건조기: (일일 사용량: 2.50kWh)
- 전기 자동차(EV): (일일 사용량: 9.9kWh)
일반적인 소비량 값은 [1], [2]를 참조하며, 가전제품에 따라 약간씩 차이가 있습니다. In 
지능형 스케줄링이 없는 주거 지역의 경우 전력 수요는 일반적으로 경미합니다.
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아침에는 보통, 저녁에는 높고 밤에는 낮습니다. 이를 고려하여 
교대할 수 없는 기기에 필요한 시간 단위로 시간 슬롯을 할당하고 
교대형 가전제품을 작동할 수 있는 다양한 시간대를 제공해야 합니다.
1. 세탁기, 전기차, 식기세척기 등 세 가지 가전 제품만 있는 간단한 가정이 있습니다. 
그리고 식기세척기. 시간대별 사용량(ToU) 요금제를 가정합니다. 
피크 시간대에는 1NOK/KWh, 비피크 시간대에는 0.5NOK/KWh입니다. 피크 시간은 오후 5시부터 오후 8시까지이고 다른 모든 시간대는 비피크 시간대입니다. 최적화 문제 공식화 
최적화 문제를 공식화한 다음 최소 에너지 비용을 달성하기 위한 전략을 설계합니다. 
비용.
참고: 최소 에너지 비용의 양뿐만 아니라 전략이 필요합니다. 예를 들어 
의 경우 몇 가지 질문을 고려해야 할 수 있습니다. 세 가지 가전제품을 동시에 사용하는 것이 합리적인가? 
에너지 가격이 가장 저렴한 오전 2시에 사용하는 것이 합리적인가요? 어떻게 분배해야 
전력 부하를 더 합리적으로 분배해야 할까요?
2. 시프트가 불가능한 가전제품과 시프트가 가능한 가전제품이 모두 있는 가정이 있습니다( 
앞서 언급한 두 가지 목록 참조). 이 외에도 커피메이커와 같은 가전제품의 무작위 조합을 
커피 메이커, 천장 선풍기, 헤어 드라이어, 토스터기, 전자레인지, 라우터와 같은 가전제품,
휴대폰 충전기, 헝겊 다리미, 별도의 냉동고 등 가구에 필요한 가전제품을 선택해 주세요. 다음을 참조하세요. 
[2]를 참조하여 가전제품의 일반적인 에너지 소비량 값을 추가하세요. 실시간 
가격(RTP) 방식을 사용하세요. RTP 모델은 무작위 함수를 사용하여 하루 동안의 가격 곡선을 생성하는 
가격 곡선을 생성하고 가격 정보를 저장하세요(가격 정보( 
정보는 질문 4에서도 사용됩니다). 가격 곡선은 더 높은
피크 시간대에는 더 높은 가격, 비피크 시간대에는 더 낮은 가격을 고려해야 합니다. 최적의 전략 계산
가전 제품 사용을 예약하고 에너지를 최소화하기 위한 프로그램을 작성하십시오. 
비용.
3. 30가구가 살고 있는 작은 동네를 가정합니다. 각 가구는 문제 2의 설정과 동일한 
설정이 동일합니다. 하지만 일부 가구만 전기차를 소유하고 있다고 가정합니다.
전기차를 소유하고 있다고 가정합니다. 실시간 가격 책정(RTP) 방식을 사용하세요: 랜덤 함수를 사용하여 하루에 
가격 곡선을 생성합니다. 가격 곡선은 피크 시간대의 높은 가격을 고려해야 하며 
피크 시간대에는 더 높은 가격을, 비피크 시간대에는 더 낮은 가격을 고려해야 합니다. 가전 제품 예약을 위한 최적의 전략을 계산하고 
가전제품을 예약하기 위한 최적의 전략을 계산하고 이웃의 에너지 비용을 최소화하기 위한 프로그램을 작성하세요.
4. 문제 2에서, 우리는 어떤 시간대에 에너지 소비가 매우 높은 것을 관찰할 수 있습니다.
이러한 피크 부하 현상은 스마트 그리드의 안정성을 해칠 수 있습니다. 이 과제에서는 
이 문제를 해결하세요. 한 가지 가능한 접근 방식은 피크 부하를 나타내는 새로운 변수 L을 
새로운 변수를 도입하는 것입니다. 그런 다음 목적 함수는 에너지 비용과