A novel iterative double auction design and simulation platform for packetized energy trading of prosumers in a residential microgrid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Packetized energy encapsulates energy into modulated, routable, and trackable energy packets, enhancing the flexibility of managing distributed energy resources and expediting prosumers’ participation in transactive energy markets. In the context of packetized energy trading (PET), energy prosumers are naturally deemed as self‐interested agents seeking to obtain their own benefits. To align with prosumers’ demand, supply, quality of service (QoS), and system‐level social welfare, it is necessary to explore the design of prosumers’ bidding strategies and the market clearing methods, considering prosumers’ utility and the best demand response to markets. This study addresses challenges arising from prosumers’ selfishness and asymmetric preferences by proposing a PET‐oriented iterative double auction (IDA‐PET) design, where prosumers are allowed to iteratively change the bids before the auctioneer clears the market. Moreover, IDA‐PET accommodates system capacity constraints, energy balance, and economic constraints, providing cooperative strategies for both prosumers and the auctioneer. To validate the effectiveness of IDA‐PET, a novel and dedicated co‐simulation platform based on the hierarchical engine for large‐scale infrastructure co‐simulation platform is developed and case studies are conducted within a residential microgrid. The simulation results demonstrate that IDA‐PET can efficiently enhance the revenue of the auction market while meeting prosumers’ QoS requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».