In smart energy communities, households of a particular geographical location make a cooperative group to achieve the community's social welfare. Prosumers are the users that both consume and produce energy. In this paper, we develop stochastic and distributed algorithms to regulate the number of consumers and the number of prosumers with heterogeneous energy sources in the smart energy community. In the community, each prosumer has one of the heterogeneous energy sources such as solar photovoltaic panels or wind turbines installed in their household. The prosumers and consumers decide in a probabilistic way when to be active. They keep their information private and do not need to share it with other prosumers or consumers in the community. Moreover, we consider a central server that keeps track of the total number of active prosumers and consumers and sends feedback signals in the community at each time step; the prosumers and consumers use these signals to calculate their probabilistic intent. We present experimental results to check the efficacy of the algorithms. We observe that the average number of times prosumers and consumers are active reaches the optimal value over time, and the community asymptotically achieves the social optimum value.


翻译:在智能能源社区,特定地理位置的家庭组成一个合作团体,以实现社区社会福利; 发货人是消费和生产能源的用户; 在本文中,我们开发了随机和分散的算法,以调节智能能源社区消费者的数量和具有不同能源来源的造价者的数量; 在社区中,每个造价者都拥有多种能源来源之一,如太阳能光伏板或安装在家中的风力涡轮机; 发货人和消费者以概率方式决定何时活跃; 他们保持其信息私密,不需要与社区的其他生价者或消费者分享。 此外,我们考虑建立一个中央服务器,跟踪活跃的生价者和消费者的总数,并随时在社区中发出反馈信号; 生价人和消费者使用这些信号计算其概率性意图。 我们提出实验结果,以检查算法的功效。 我们观察到,平均发货人和消费者的时间在一段时间内积极达到最佳价值,而社区则在瞬间实现社会最佳价值。

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