Rebate Auction Mechanisms for Bidirectional Grid Balancing Using Cloud Workload Migrations
Notice bibliographique
Résumé
Increasing the power-grid’s flexibility is essential for expanding the integration of renewable energy sources in modern power grids. This work presents a new rebate auction framework that allows power grids to use cloud datacenters as managed loads to provide upward/downward grid flexibility. Since the energy consumption of datacenters is proportional to their computational workload, this paper presents a rebate auction framework that can induce cloud workload migrations between datacenters to correct energy imbalances. Unlike existing datacenter-based power grid balancing approaches that have only focused on providing downward flexibility and only considered owner-operated datacenters, the proposed framework provides bidirectional flexibility and accommodates both owner-operated and public cloud datacenters. Thus, providing a general framework for creating workload migrations between datacenters to balance the power grid. Because workloads on public cloud datacenters are managed by end-users, the proposed framework uses monetary incentives (auctioned rebates) to encourage large-scale end-users to migrate their cloud workloads between datacenters to correct energy imbalances. The use of monetary rewards as an incentive hides the complexity of grid-balancing from auction participants, who only participate in the auction to lower their cost, while grid-balancing happens as a result of workload migrations. This paper presents and compares two auction implementations under the proposed framework, a strategy-proof implementation that guarantees truthful bidding as a dominant strategy, but has NP-hard computational complexity, and an alternative implementation that does not guarantee truthful bidding, but has polynomial time complexity. Simulation results show that the proposed framework is effective in incentivizing cloud workload migrations to achieve the grid balancing goal and provides positive utility to all participants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».