The fast growth of distributed energy resources (DERs), such as distributed renewables (e.g., rooftop PV panels), energy storage systems, electric vehicles, and controllable appliances, drives the power system toward a decentralized system with bidirectional power flow. The coordination of DERs through an aggregator, such as a utility, system operator, or a third-party coordinator, emerges as a promising paradigm. However, it is not well understood how to enable trust between the aggregator and DERs to integrate DERs efficiently. In this paper, we develop a trustable and distributed coordination system for DERs using blockchain technology. We model various DERs and formulate a cost minimization problem for DERs to optimize their energy trading, scheduling, and demand response. We use the alternating direction method of multipliers (ADMM) to solve the problem in a distributed fashion. To implement the distributed algorithm in a trustable way, we design a smart contract to update multipliers and communicate with DERs in a blockchain network. We validate our design by experiments using real-world data, and the simulation results demonstrate the effectiveness of our algorithm.


翻译:分布式能源资源(DERs)的快速增长,如分布式可再生能源(如屋顶光电池板)、能源储存系统、电动车辆和可控电器等的快速增长,将电力系统推向分权系统,双向电力流动。DERs通过集成器(如公用事业、系统操作员或第三方协调员)进行协调,成为一个充满希望的模式。然而,人们并不十分了解如何使集成器和DERs之间的信任能够有效地整合DERs。在本文中,我们开发了一个使用连锁技术的DERs可信任和分布式协调系统。我们模拟了各种DERs,并制定了一个成本最小化问题,以便优化其能源交易、时间安排和需求响应。我们使用乘数交替方向方法(ADMM)来以分布式的方式解决问题。为了以可信任的方式实施分布式算法,我们设计了一个智能的合同,以更新乘积链网络中的DERs。我们通过实验来验证我们的设计,使用现实世界的数据和模拟结果证明了我们的算法的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

区块链(Blockchain)是由节点参与的分布式数据库系统,它的特点是不可更改,不可伪造,也可以将其理解为账簿系统(ledger)。它是比特币的一个重要概念,完整比特币区块链的副本,记录了其代币(token)的每一笔交易。通过这些信息,我们可以找到每一个地址,在历史上任何一点所拥有的价值。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月3日
资源|Blockchain区块链中文资源阅读列表
专知会员服务
43+阅读 · 2019年11月20日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
人工智能 | ACCV 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月21日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
10+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月24日
VIP会员
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
人工智能 | ACCV 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月21日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员