ABSTRACT Energy hubb integrerar olika tekniker för energiomvandling och lagring, vilket kan ge komplementaritet mellan flera energiformer och ge konsumenterna stabila energitjänster, såsom el, uppvärmning och kylning. Detta gör det möjligt för energihubben att vara en idealisk energisystemdesign för smarta och gröna byggnader. I detta dokument föreslås en distribuerad auktionsmekanism för multienergiplanering av ett energinav som betjänar ett stort antal energianvändare. I auktionen lämnar användarna först in sina efterfrågeuppgifter till hubbchefen. Därefter fördelar hubbchefen energi till användarna genom optimering av energischemaläggningen baserat på användarnas data. Auktionsmekanismen är utformad för att vara incitamentskompatibel, vilket innebär att användarna uppmuntras att sanningsenligt lämna in sina efterfrågedata. För att minska navchefens beräkningsbörda utvecklas därefter ett distribuerat genomförande av auktionen, där en algoritm baserad på multiplikatormetoden (ADMM) används för att lägga ut auktionsberäkningen på användarna. Distribuerad avlastning av beräkning kan ge nya möjligheter för användare att manipulera auktionsresultatet eftersom användarna deltar i auktionsberäkningen. Det är bevisat att den föreslagna distribuerade auktionsmekanismen kan uppnå incitamentkompatibilitet i en Nash-jämvikt, vilket tyder på att rationella användare troget kommer att rapportera efterfrågedata och slutföra den tilldelade beräkningen också. Slutligen presenteras simuleringsresultat baserade på uppgifter om hushållens energiförbrukning för att utvärdera energischemats prestanda och kontrollera auktionsmekanismens incitamentskompatibilitet. INDEX TERMS Alternativa riktningsmetod för multiplikatorer, auktion, energinav, energiplanering.
Zhong m.fl. I Ref föreslås en distribuerad auktionsmekanism för flerenergischemaläggning av ett energinav som betjänar ett stort antal energianvändare.
ADMM-Based Distributed Auction Mechanism for Energy Hub Scheduling in Smart Buildings
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}