A Smart Meter Data-driven Distribution Utility Rate Model for Networks with Prosumers
由于能源技术的进步，世界各地的配电网正在发生深刻的变化。运输部门的电气化和分布式能源（DER）的整合，如光伏电池板和储能设备，已经获得了巨大的动力，特别是在电网边缘。电网技术方面的转型可能与现有的配电公用事业零售电价结构直接冲突。我们提出了一个智能电表数据驱动的费率模型，以恢复配电网络相关的费用，这些电网边缘技术的实施与电力生态系统中各利益相关者的利益是一致的。该模式设想从根据千瓦时的体积消耗向最终用户收费转变，向他们收取“电网接入费”，该费用近似于最终用户随时间变化的需求对当地配电网络的影响。建议的费率包括两个成本指标影响配电公用事业（DU），即“规模”和“可变性”的客户需求。建议的税率可以适用于生产消费者和传统的消费者没有DER。
2021-04-01 cs.SY eess.SY
Co-Optimizing Distributed Energy Resources in Linear Complexity under Net Energy Metering
针对净电量计量下产消者的表后分布式能源协同优化问题，提出基于松弛-投影的线性复杂度闭式算法，大幅降低计算成本且最优性间隙小。
2024-05-08 cs.SY eess.SY math.OC
Sizing and Profitability of Energy Storage for Prosumers in Madeira, Portugal
本文提出了一个框架，以选择最适合的电池，共同优化调峰需求，能源套利和提高自给自足的背景下，在葡萄牙马德拉岛的电力网络。马德拉岛电网的上网电价为零，这意味着生产过剩的消费者应该在当地消费过剩的发电量，而不是浪费它。此外，电网{运营商}为消费者应用峰值电力合同，该合同对通过电能表连接的电网看到的峰值电力施加上限。我们调查存储在马德拉岛的价值，使用四种不同类型的产消者，分类的基础上，他们的非弹性负荷和可再生能源发电之间的关系。我们观察到，存储价值的边际增加随着尺寸和斜坡能力的增加而恶化。我们建议使用利润每周期每单位的电池容量和预期的投资回收期为指标，选择最合适的存储参数，以确保盈利能力。该机制考虑了电池的消耗和发电模式、利润、存储退化以及循环和日历寿命。我们还建议在原始的协同优化公式中加入摩擦系数，通过减少操作周期和消除低回报交易来增加存储的价值。
2019-11-24 cs.SY eess.SY
Impact of subsidy on profitability of residential photovoltaics, battery and inverter in Flanders
可再生能源在配电网络中的持续未来增长取决于其财务可行性。法兰德斯最近对光伏（PV）和电池的补贴用于计算住宅光伏，电池和逆变器安装的生产消费者投资的投资回收期。根据每个产品一个制造商的市场目录创建PV，电池和逆变器的现实场景。使用这些方案，一年的模拟住宅prosumer进行滚动地平线。Luminus是林堡的一家能源服务提供商，采用了使用时间和上网电价合同费率。数值评估表明，政策倾向于新的光伏安装。二零二一年至二零二四年的补贴比较亦已进行。与逆变器尺寸相比，光伏逆变器可提高盈利能力。仅进行套利的电池可能不会吸引太多投资，因为投资回收期很高。这表明需要通过参与多个目标来最大限度地提高Prosumer对住宅电池投资的附加值。
2021-11-17 cs.SY eess.SY
A Digital Twin-Based Method for Evaluating Local Collective Tariffs in Distribution-Level Energy Systems
University of Southern Denmark（南丹麦大学）
针对配电网级能源系统电价机制评估需求，提出基于数字孪生的方法，整合多种建模与抽象，应用于丹麦局部集体电价评估，揭示其对成本及时间对齐的影响，为分析比较电价结构提供基础。
2026-07-21 cs.MA cs.SY econ.GN
LCOE-based Pricing for DLT-enabled Local Energy Trading Platforms
多年来，像上网电价（FiT）这样的支持计划一直是分布式能源部署以及从消费主义向生产消费主义过渡的重要推动力。能源系统的民主化和脱碳化为系统运营商带来了挑战和机遇，为当地能源市场等新兴概念铺平了道路。FiT方法通常被认为是生产消费者参与此类市场意愿的经济下限，但现在在几个国家正在逐步淘汰。本文提出了一种基于平准化电力成本的新定价机制，旨在确保生产消费者的盈利能力，并为所有市场参与者创造透明和公平的价格。该机制旨在基于分布式账本技术的平台上运行，并从整体角度进一步建立，将市场框架定义为网络-物理-社会系统中的互动。基于固定和可变合同与批发供应商的计划进行了分析，并与传统的FiT和其拟议的替代方案进行了比较。结果显示，与FiT计划相比，消费者的成本降低，生产者的收入略有损失。然而，将其与实际建议的FiT替代品进行比较，很明显，本研究中提出的定价机制为生产者和消费者提供了大幅增加的利益。
2022-03-21 cs.SY eess.SY
Impacts of Time-of-Use Rate Changes on the Electricity Bills of Commercial Consumers
电力批发市场价格状况的变化促使公用事业重新设计其费率，调整其使用时间，以确保更充分地收回成本。然而，改变费率结构可能会对商业消费者产生不利影响，增加他们的电费，并阻碍他们使用净能源计量等技术降低成本的能力。随着使用时间的调整，消费者将需要依靠分布式能源的灵活性来降低成本。本文探讨了太平洋天然气和电力公司的重新设计的费率对不同需求的消费者的电费的影响。进行敏感度分析，以研究资产规模对降低每种电价下成本的影响。
2021-05-15 cs.SY eess.SY
Feasibility Study of Financial P2P Energy Trading in a Grid-tied Power Network
研究了P2P能源交易在并网环境下的适用性。主要目的是了解金融P2P能源交易对网络运行的影响，从而证明在设计实用的P2P交易方案时考虑与电力网络相关的各种问题的重要性。为了做到这一点，一个简单的机制，在不考虑任何网络的限制，如许多现有的研究所做的生产者之间的能源交易。一旦交易参数，如每个产消者在P2P市场上交易的能量和每单位能量的价格被确定，所开发的方案进行测试的低压（LV）网络模型，以检查其部署在一个真正的P2P网络的可行性。结果表明，虽然所考虑的交易计划是经济上有益的参与prosumers相比，现有的激励机制（如上网电价），它可能是不适合实际部署，由于违反总线电压限制在多个P2P交易同时执行。此外，电网运营商可能经历用于补偿P2P交易期间的损失的财务损失。
2019-09-10 cs.SY eess.SY
Loss-aware Pricing Strategies for Peer-to-Peer Energy Trading
针对P2P能源交易中的电网损耗与成本公平问题，提出基于Stackelberg博弈的损失感知定价机制，通过ADMM超梯度下降求解，在IEEE 33节点系统上显著降低成本并提升效率。
2025-03-30 cs.SY eess.SY
New insights for setting up contractual options for demand side flexibility
本文利用需求模式的使用期限作为处理需求侧灵活性的关键概念。从在电力消费者的供应点处不使用细粒度能量计量的考虑出发，即，所测量的能量的粒度（在15分钟、30分钟或1小时的时间步长处），基于事件的能量计量（EDM）被指示为提供需求模式的非常详细的重构的可行选项。EDM的使用使得能够高质量地跟踪需求峰值，并且相对于在常规时间步长测量能量以达到类似峰值跟踪能力所需的数据而言，数据的数量减少。从EDM的结果，一类新的选项，建立关税或合同的灵活性，根据需求持续时间曲线，设想。
2019-09-04 cs.SY eess.SY
Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm for Peer-to-Peer Energy Trading Considering Distribution Network Constraints
在本文中，我们研究了一个能源成本最小化问题的生产消费者参与对等能源交易。由于（i）可再生能源发电和消费造成的不确定性，（ii）开发准确和有效的能源交易模型的困难，以及（iii）满足配电网络约束的需要，产消者获得最佳能源交易决策以最大限度地降低其个人能源成本是具有挑战性的。为了应对这一挑战，我们首先将上述问题表述为马尔可夫决策过程，并提出了一种多智能体深度确定性策略梯度算法来学习最优能源交易决策。为了满足配电网络的约束条件，我们提出了配电网络的关税，我们将在算法中作为激励措施，以激励能源交易的决定，帮助满足约束条件，并惩罚违反它们的决定。该算法是无模型的，并允许代理学习最佳的能源交易决策，而无需事先了解网络中的其他代理。基于真实数据集的仿真结果表明了该算法的有效性和鲁棒性。
2021-08-20 cs.SY eess.SY
Analysis of Solar Energy Aggregation under Various Billing Mechanisms
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Universidad de Valladolid（巴利亚多利德大学）；University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）
本文研究了家庭社区中太阳能系统共享的条件，通过合作博弈理论确定降低总成本的条件，并提出分配规则以促进太阳能聚合。
2018-02-16 cs.SY eess.SY
Algorithmic Control Improves Residential Building Energy and EV Management when PV Capacity is High but Battery Capacity is Low
本研究利用90个家庭真实数据，发现深度强化学习在电池容量低时能显著改善产消者家庭的能源管理与成本节约，高电池容量下算法控制价值有限。
2025-05-26 cs.AI cs.LG cs.SY
Co-Optimizing Distributed Energy Resources under Demand Charges and Bi-Directional Power Flow
本文研究需求电费和双向潮流下含灵活需求、分布式发电与电池储能的协同优化，证明最优策略具有阈值结构，并验证基于该结构的简单算法可接近最优。
2025-03-10 cs.SY eess.SY
Threshold Pricing for Distributed Scheduling of Flexible Demands in Energy Communities
Cornell University（康奈尔大学）
本文针对含表后可再生能源、可延迟电动汽车充电及温控负荷的能源社区，提出阈值定价规则的分布式调度方案，该方案渐近最优且可提升个体盈余。
2026-08-28 cs.SY eess.SY
Network-Aware and Welfare-Maximizing Dynamic Pricing for Energy Sharing
针对表后分布式能源普及带来的配电网运行挑战，本文提出适配能源共享联盟的网络感知动态定价框架，通过Stackelberg博弈引导产消者安全运行并最大化社会福利，仿真验证了其动态特性与电压调控效果。
2024-09-12 cs.SY eess.SY math.OC
From Net Load Modifiers to Firm Capacity: The Role of Distributed Energy Resources in Resource Adequacy
Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）
本文综述了分布式能源（如屋顶光伏、电池、需求响应和电动汽车）在资源充足性框架中的容量认定路径，分析了加州、PJM等地区的规则耦合问题，并提出协调改革建议。
2026-06-25 cs.SY eess.SY
Optimal Sizing and Control of a Grid-Connected Battery in a Stacked Revenue Model Including an Energy Community
本文研究能源社区通过电池即服务模型租用并网电池容量的最优规模与定价方法，并提出带正则化的线性优化控制策略，案例研究表明200户社区租用280 kWh电池每年最多可节省12,874欧元。
2025-07-06 cs.MA cs.SY eess.SY
Achieving Social Optimality for Energy Communities via Dynamic NEM Pricing
提出动态 NEM 机制，通过基于社区共享可再生能源动态设定价格，实现能源社区社会福利最大化，并确保成员收益与激励一致性。
2022-11-17 cs.SY econ.TH eess.SY
Resource Sharing in Energy Communities: A Cooperative Game Approach
本文研究了在NEM费率下共享DER的能源社区合作博弈，证明了集中式与去中心式调度下大联盟的最优性与博弈均衡性，并评估了多种福利再分配机制及社区规模对性能的影响。
2023-11-30 cs.GT cs.SY econ.TH
Price-Based Distributed Scheduling of Flexible Demands in Energy Communities
School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University（康奈尔大学电气与计算机工程学院）
研究能源社区基于价格的灵活需求分布式调度，通过双层随机动态规划建模，得出阈值定价规则（TPR），该规则计算成本低、抗建模不确定性，能保证社区收益与成员理性，且随社区规模增长渐近最优。
2026-08-24 cs.SY eess.SY
A Resource Allocation Scheme for Energy Demand Management in 6G-enabled Smart Grid
智能电网（SG）系统增强了电网的弹性和高效运行，利用发电设施和生产消费者之间的双向能源和信息流。对于能源需求管理（EDM），SG网络需要以最小的延迟计算由大量物联网传感器和高级计量基础设施（AMI）生成的大量数据。本文在支持6G的SG边缘网络中提出了一种基于深度强化学习（DRL）的资源分配方案，以将消耗资源的EDM计算卸载到边缘服务器。通过利用动态边缘网络中智能电表的计算能力来实现自动资源配置。为了在密集的6G网络中实施DRL辅助策略，需要来自多个边缘服务器的状态信息。然而，攻击者可以通过虚假状态注入（FSI）攻击来“毒害”这些信息，从而耗尽SG边缘计算资源。为了解决这个问题，我们调查的影响，这样的FSI攻击边缘资源的滥用方面，并开发一个轻量级的FSI检测机制的基础上监督分类。仿真结果验证了DRL在动态资源分配中的有效性、FSI攻击的影响以及检测技术的有效性。
2022-11-05 cs.CR cs.NI cs.SY
Reinforcement Learning-Based Cooperative P2P Power Trading between DC Nanogrid Clusters with Wind and PV Energy Resources
Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（韩国电子通信研究院）；Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院）
在用可再生能源替代化石燃料以实现碳中和的过程中，间歇性风能和光伏（PV）电力的不平衡资源生产是P2P（P2P）电力交易的关键问题。为了解决这个问题，强化学习（RL）技术在本文中介绍。对于强化学习，基于合作博弈理论，将图卷积网络（GCN）和双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络联合应用于纳米网格簇之间的P2P电力交易.灵活可靠的直流纳米电网适用于为配电系统集成可再生能源。每个局部纳米网格集群都处于产消者的位置，同时关注电力生产和消费。对于纳米网格簇的电源管理，采用物联网技术对每个局部纳米网格簇进行多目标优化。电动车辆（EV）的充电/放电是考虑到风力和光伏发电的间歇特性而执行的。RL算法（诸如用于深度Q学习网络（DQN）的GCN卷积神经网络（CNN）层、用于深度递归Q学习网络（DRQN）的GCN-LSTM层、用于DRQN的GCN-Bi-LSTM层以及用于近端策略优化（PPO）的GCN-Bi-LSTM层）被用于仿真。因此，合作P2P电力交易系统通过考虑基于使用时间（ToU）的电价成本和系统边际价格（SMP）来最大化利润，并最小化电网电力消耗量。在配电测试馈线上实时的模拟具有P2P电力交易的纳米网格集群的电力管理，并且所提出的GCN-Bi-LSTM-PPO技术在用于比较的RL算法中实现最低的电力成本，将电力成本降低了36.7%，平均超过纳米网格集群。
2022-12-31 cs.LG cs.SY eess.SY
