Modeling the Behavior of Prosumers in Cooperation Using Agent Technologies

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The intelligent integration of electricity, heat, cold and gas supply systems is a promising technology for creating integrated energy systems. Within integrated energy systems, prosumers are widely developed, which have a significant impact on the operation of the system by regulating their load schedules and having energy sources independent of the centralized energy system. Management of integrated energy systems that include prosumers with their own energy sources is a complex task and requires the use of the latest methods and approaches that take into account the following features: complex behavior of objects of integrated energy systems, the presence of different interests among participants in the energy supply process. In connection with the listed features, this study proposes to use a multi-agent approach as a tool for research and optimal management of prosumers in integrated energy systems. To describe the interaction of the centralized system and prosumers in cooperation, a mathematical model has been developed that has a two-level hierarchical formulation. The structure of a multi-agent system is proposed, including three levels of interaction of agents, on the basis of which a number of experiments on the study of the interaction of prosumers in cooperation are carried out. The obtained results showed the effectiveness and efficiency of the proposed principles and mechanisms for organizing the interaction of a centralized system and prosumers during their cooperation in integrated energy systems.

About the authors

E. A. Barakhtenko

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: mayorovgs@isem.irk.ru
Irkutsk, Russia

N. I. Aizenberg

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: mayorovgs@isem.irk.ru
Irkutsk, Russia

G. S. Mayorov

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: mayorovgs@isem.irk.ru
Irkutsk, Russia

References

  1. Voropai N.I., Stennikov V.A., Barakhtenko E.A. Integrated energy systems: challenges, trends, philosophy // Studies on Russian Economic Development, 2017. V. 28. № 5. P. 492–499.
  2. Yang C., Liu J., Liao H., Liang G., Zhao J. An improved carbon emission flow method for the power grid with prosumers // Energy Reports, 2023. V. 9. P. 114–121.
  3. Oprea S.V., Bâra A. Generative literature analysis on the rise of prosumers and their influence on the sustainable energy transition // Utilities Policy, 2024. V. 90. 101799.
  4. Mehdinejad M., Shayanfar H., Mohammadi-Ivatloo B. Peer-to-peer decentralized energy trading framework for retailers and prosumers // Applied Energy, 2022. V. 308. 118310.
  5. Pipiciello M., Caldera M., Cozzini M., Ancona M.A., Melino F., Di Pietra B. Experimental characterization of a prototype of bidirectional substation for district heating with thermal prosumers // Energy, 2021. V. 223. 120036.
  6. Churkin A., Bialek J., Pozo D., Sauma E., Korgin N. Review of cooperative game theory applications in power system expansion planning // Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2021. V. 145. 111056.
  7. Gao Y., Zhou X., Ren J., Wang X., Li D. Double layer dynamic game bidding mechanism based on multi-agent technology for virtual power plant and internal distributed energy resource // Energies, 2018. V. 11. 3072.
  8. Prete C.L., Hobbs B.F. A cooperative game theoretic analysis of incentives for microgrids in regulated electricity markets // Applied energy, 2016. V. 169. P. 524–541.
  9. Khan M.W., Wang J., Xiong L., Ma M. Modelling and optimal management of distributed microgrid using multiagent systems // Sustainable Cities and Society, 2018. V. 41. P. 154–169.
  10. Kyriakou D.G., Kanellos F.D., Ipsakis D. Multi-agent-based real-time operation of microgrids employing plug-in electric vehicles and building prosumers // Sustainable Energy, Grids and Networks, 2024. V. 37. 101229.
  11. Gomes L., Vale Z., Corchado J.M. Microgrid management system based on a multi-agent approach: An office building pilot // Measurement, 2020. V. 154. 107427.
  12. Stennikov V., Barakhtenko E., Mayorov G., Sokolov D., Zhou B. Coordinated management of centralized and distributed generation in an integrated energy system using a multi-agent approach // Applied Energy, 2022. V. 309. 118487.
  13. May R., Huang P. A multi-agent reinforcement learning approach for investigating and optimising peer-to-peer prosumer energy markets // Applied Energy, 2023. V. 334. 120705.
  14. Stennikov V., Barakhtenko E., Mayorov G. An approach to energy distribution between sources in a hierarchical integrated energy system using multi-agent technologies // Energy Reports, 2023. V. 9. P. 856–865.
  15. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent agents: theory and practice // The Knowledge Engineering Review, 1995. V. 10. № 2. P. 115–152.
  16. Fisher K., Muller J.P., Heimig I., Scheer A-W. Intelligent agents in virtual enterprises // In Proceedings of the First Interational. Conference “The Practical Application of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology”, London, UK, 1996. P. 205–224.
  17. Peleg B., Sudhölter P. Introduction to the theory of cooperative games / Springer Berlin, Heidelberg, 2007.
  18. Arrow K.J., Debreu G. Existence of an equilibrium for a competitive economy // Econometrica, 1954. V. 22. P. 265–290.
  19. Fundenberg D., Tirole J. Game theory / Cambridge, Mass: The MIT Press, 1996.
  20. Aizenberg N., Barakhtenko E., Mayorov G. Cooperative behavior of prosumers in integrated energy systems // Mathematics, 2024. V. 12(24). 4005.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».