Grüne Energieplanung für das Nachfrage-Management im Smart Grid

Das Nachfrage-Management (DM) ist eine wesentliche Eigenschaft von Smart-Grid-Systemen. Mit zunehmenden Erwartungen der Kunden hinsichtlich der Stromqualität und dem Aufkommen neuer Lasten wie Elektrofahrzeuge, lokaler (erneuerbarer) Energieerzeugung und stationärer sowie mobiler Energiespeicherung ist es entscheidend, neue Methoden für das DM zu entwickeln. In diesem Papier konstruieren wir zunächst eine effizientere und zuverlässigere Kommunikationsinfrastruktur im Smart Grid auf der Grundlage von kognitiver Radiotechnologie, die eine wesentliche Komponente zur Ermöglichung des DM ist. Dann schlagen wir einen Ansatz zur Planung verteilter Energiespeicherung basierend auf einem Spielalgorithmus im DM vor, der den Nutzern hilft, die angemessene Größe der Speichereinheiten auszuwählen, um die Kosten im Planungszeitraum und während der Nutzung auszugleichen. Da Planungsprobleme zu Unannehmlichkeiten bei den Verbrauchern führen können, schlagen wir eine Kostenfunktion vor, die die Abrechnung, die Erzeugungskosten und die Unannehmlichkeiten berücksichtigt, um die Präferenzen der Nutzer mit der Zahlung in Einklang zu bringen. Darüber hinaus wird ein auf Spieltheorie basierendes Schema zur verteilten Energiemanagement im DM entwickelt, das keine Nutzerdaten preisgibt und als innere Optimierung in unserem vorgeschlagenen Ansatz zur Planung verteilter Energiespeicherung verwendet wird. In diesem Energiemanagementschema wird das Nash-Gleichgewicht mit minimalem Informationsaustausch unter Verwendung des proximalen Zerlegungsalgorithmus erreicht. Simulationsergebnisse zeigen die überlegene Leistung unseres vorgeschlagenen DM-Mechanismus bei der Reduzierung des Spitzenlast-zu-Durchschnitts-Verhältnisses, der Gesamtkosten, der täglichen Zahlungen der Nutzer und des Energieverbrauchs in Smart-Grid-Kommunikationsnetzwerken.