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A shrinking-horizon, game-theoretic algorithm for distributed energy generation and storage in the smart grid with wind forecasting

机译：具有风预测的智能电网分布能源生成和存储的缩小视野，游戏 - 理论算法

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We address the demand-side management (DSM) problem for smart grids where the users have energy generation and storage capabilities, and where the energy price depends on the renewable energy sources and on the aggregate electricity demand. Each user aims at reducing its economic cost by selecting the best energy schedule subject to its local preferences and global restrictions on the aggregate net demand. From a game-theoretic perspective, we model the problem as a generalized Nash equilibrium problem. We propose a shrinking-horizon semi-decentralized DSM algorithm that exploits the most recent forecast on the renewable energy sources to perform real-time adjustments on the energy usage of the users. We investigate the potential of the proposed approach via numerical simulations on realistic scenarios, where we observe improved social welfare compared to day-ahead DSM algorithms.
机译：我们解决了用户具有能源生成和存储能力的智能网格的需求方管理（DSM）问题，并且能源价格取决于可再生能源和总电量需求。每个用户都旨在通过选择符合其当地偏好和全球净需求的全球限制来降低其经济成本。从游戏理论的角度来看，我们将问题建模为广义纳什均衡问题。我们提出了一种萎缩的地平线半分散式DSM算法，用于利用最新的可再生能源预测，以对用户的能源使用进行实时调整。我们通过关于现实情景的数值模拟来调查所提出的方法的潜力，我们观察到与日前DSM算法相比，我们观察到改善的社会福利。

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