Power Loss-Aware Transactive Microgrid Coalitions under Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Peer-to-peer energy trading within microgrid (MG) communities emerges as a key enabler of the future transactive distribution system and the transactive electricity market. Energy trading within MGs refers to the idea that the surplus energy of one MG can be used to satisfy the demand of another MG or a group of MGs that form an MG community. These communities can be dynamically established through time, based on the variations of demand and supply of the interconnected MGs. In many modern MGs, Electric Vehicles (EVs) have been considered as a viable storage option due to their ease of use (plug-and-play) and their growing adoption rates by drivers. On the other hand, the dynamic nature of EVs escalates the uncertainty in the transactive distribution system. In this paper, we study the problem of energy trading among MGs and EVs with the aim of power loss minimization where there is uncertainty. We propose a novel Bayesian Coalition Game (BCG) based algorithm, which allows the MGs and EVs to reduce the overall power loss by allowing them to form coalitions intelligently. The proposed scheme is compared with a conventional coalitional game theory-based approach and a Q-learning based approach. Our results show significant improvement over other compared techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».