Nicht-kooperative Tag-vorher Gebotsstrategien zur Minimierung der erwarteten Kosten auf der Nachfrageseite mit Echtzeitanpassungen: Ein GNEP-Ansatz

Das angestrebte intelligente Stromnetz zielt darauf ab, die Interaktion zwischen der Angebots- und der Nachfrageseite des Stromnetzes zu verbessern und beispiellose Möglichkeiten zur Optimierung des Energieverbrauchs auf verschiedenen Ebenen des Netzes zu schaffen. In diesem Papier schlagen wir eine verteilte Nachfrageverwaltung (DSM) vor, die für Nutzer des intelligenten Stromnetzes mit Lastprognosefähigkeiten gedacht ist, die möglicherweise dispatchbare Energieerzeugungs- und Speichergeräte einsetzen. Diese Nutzer nehmen am Tag-vorher-Markt teil und sind daran interessiert, die Gebots-, Produktions- und Speicherstrategien abzuleiten, die gemeinsam ihre erwarteten monetären Ausgaben minimieren. Die resultierende Tag-vorher-Netzoptimierung wird als verallgemeinertes Nash-Gleichgewichtsproblem (GNEP) formuliert, das globale Einschränkungen beinhaltet, die die Strategien der Nutzer koppeln. Aufbauend auf der Theorie der Variationsungleichungen untersuchen wir die Hauptmerkmale des GNEP und entwickeln einen verteilten, iterativen Algorithmus, der zu den variationalen Lösungen des GNEP konvergiert. Darüber hinaus können die Nutzer die reduzierte Unsicherheit über ihren Energieverbrauch und die erneuerbare Erzeugung zum Zeitpunkt der Bereitstellung nutzen. Wir präsentieren somit ein ergänzendes DSM-Verfahren, das es ihnen ermöglicht, einige einseitige Anpassungen an ihren Erzeugungs- und Speicherstrategien vorzunehmen, um die Auswirkungen ihrer Echtzeitabweichungen in Bezug auf die Menge an Energie, die am Tag-vorher verhandelt wurde, zu reduzieren. Schließlich werden numerische Ergebnisse in realistischen Szenarien vorgestellt, um die vorgeschlagene DSM-Technik zu untermauern.