一种新型多智能体灵活性聚合框架
摘要：分布式能源资源（DERs）在新兴的智能电网中的数量不断增加，这就迫使我们急需智能多智能体框架，能够有效利用这些资产。本文中，我们提出了一种全新的DER聚合框架，包含多智能体架构和各种机制，用于在电网中对DER进行有效管理和高效集成。我们架构的一个关键组成部分是本地灵活性评估（LFEs）代理，它对于卸载聚合器的严重或资源密集型职责至关重要--例如处理隐私问题和预测DER就其提供的需求响应服务的准确性。所提出的框架允许形成高效的LFE合作社。为此，我们开发和部署了各种合作成员选择机制，包括（a）评分规则和（b）（深度）强化学习。我们使用著名的PowerTAC模拟器的数据对我们的框架进行系统评估。我们的实验证实了该框架在高效地将异构DER纳入电网方面的有效性。特别是，当使用著名的概率预测准确性激励CRPS评分规则作为选择机制时，我们的框架与传统商业聚合器相比，参与者的平均支付增加。
作者：Stavros Orfanoudakis, Georgios Chalkiadakis
论文ID：2307.08401
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-07-18