Кооперативные стратегии поведения активных потребителей в интегрированной централизованно-распределённой энергетической системе

Цель работы – разработка принципов объединения активных потребителей в коалиции в рамках интегрированной энергетической системы для обеспечения эффективного энергоснабжения; обоснование правил взаимодействия и создание прозрачного механизма дележа совместного выигрыша участников коалиции. Моделирование осуществлялось с использованием мультиагентных технологий, позволяющих эффективно описывать множество субъектов с разнонаправленными интересами. В наших исследованиях это централизованная система энергоснабжения, владеющая крупными источниками энергии, отдельные потребители энергии и активные потребители, имеющие собственные источники генерации. Модели реализованы на основе подходов теории некооперативных и кооперативных игр, определяющих действия участников на разных иерархических уровнях взаимодействия интегрированной энергетической системы. Особое внимание уделено принципам объединения активных потребителей в коалиции, а также подходам к распределению совместного выигрыша: использованы известные из теории кооперативных игр решения, такие как Пренуклеолус, Модиклус, вектор Шепли, Тау-вектор. Выполнена математическая постановка задачи взаимодействия внутри коалиции потребителей, реализующая принципы кооперативных стратегий участников. С использованием разработанной мультиагентной модели осуществлены эксперименты по взаимодействию активных потребителей в различных по составу коалициях. Для них реализованы решения кооперативной игры по распределению совместного выигрыша, найдены «наилучшие» с точки зрения системы критериев, определенных вкладом и заинтересованностью каждого участника. Показано, что в зависимости от конфигурации коалиции «наилучшие» решения могут быть различны. Так, если коалиция состоит из активных потребителей, существенно различающихся по объемам потребления и собственной генерации, то «наилучшим» решением будет дележ по принципу вектора Модиклус. Если все приблизительно равны, то лучше пользоваться Пренуклеолусом или Тау-вектором. Таким образом, на основании полученных результатов с помощью предложенного критерия определения «наилучшего» дележа выбрана наиболее эффективная организация взаимодействия активных потребителей в коалициях в рамках энергосистемы.

1. Маркова В.М., Чурашев В.Н. Децентрализация энергетики: интеграция и инновации // ЭКО. 2020. № 4. С. 8–27. https://doi.org/10.30680/ЕСО0131-7652-2020-4-8-27.

2. Di Silvestre M.L., Favuzza S., Sanseverino E.R., Zizzo G. How decarbonization, digitalization and decentralization are changing key power infrastructures // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. Vol. 93. Р. 483–498. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.05.068.

3. Sheraz M., Sinha A., Qin Quande, Mumtaz M.Z. The asymmetric nexus between energy transition and its drivers: new evidence from China // Energy. 2024. Vol. 310. Р. 133236. https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.133236.

4. Wang Yu., He Z., Zou J., Xie H., Bao Ju. Energy transition for sustainable economy: what is the role of government governance and public concern? // Finance Research Letters. 2024. Vol. 69. Р. 106087. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.106087. EDN: AMGIDH.

5. Стенников В.А., Воропай Н.И., Барахтенко Е.А., Соколов Д.В. Цифровизация интегрированных энергетических систем // Энергобезопасность и энергосбережение. 2020. № 4. С. 5–10. https://doi.org/10.18635/2071-2219-2020-4-5-10. EDN: LTFMAZ.

6. Воропай Н.И., Стенников В.А. Интегрированные интеллектуальные энергетические системы // Известия Российской Академии наук. Энергетика. 2014. № 1. С. 64–73. EDN: SBKDQB.

7. Chatterjee S., Mariani M., Wamba S.F. Prosumers’ intention to co-create business value and the moderating role of digital media usage // Journal of Business Research. 2023. Vol. 163. Iss. 1. Р. 113920. https://doi.org/10.1016/j.jbusres. 2023.113920.

8. Yang Ch., Liu J., Liao H., Liang G., Zhao Ju. An improved carbon emission flow method for the power grid with prosumers. Energy Reports. 2023. Vol. 9. Р. 114–121. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.11.165. EDN: GRVPVM.

9. Tushar W., Saha T.K., Yuen Chau, Morstyn T., McCulloch M.D., Poor H.V., et al. A motivational game-theoretic approach for peer-to-peer energy trading in the smart grid // Applied energy. 2019. Vol. 243. Iss. 10. Р. 1–19. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.03.111.

10. Ahmadi S.E., Sadeghi D., Marzband M., Abusorrah A., Sedraoui Kh. Decentralized bi-level stochastic optimization approach for multi-agent multi-energy networked micro-grids with multi-energy storage technologies // Energy. 2022. Vol. 245. Р. 123223. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.123223. EDN: CIWNUG.

11. Fisher K., Muller J.P., Heimig I., Scheer A.-W. Intelligent agents in virtual enterprises // The Practical Application of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology: Proceedings of the First International Conference. London: UK, 1996. P. 205–224.

12. Yazdani H., Baneshi M., Yaghoubi M. Techno-economic and environmental design of hybrid energy systems using multi-objective optimization and multi-criteria decision making methods // Energy Conversion and Management. 2023. Vol. 282. Р. 116873. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2023.116873. EDN: GFQHVK.

13. Aizenberg N., Barakhtenko E., Mayorov G. Cooperative behavior of prosumers in integrated energy systems // Mathematics. 2024. Vol. 12. Iss. 24. P. 4005. https://doi.org/10.3390/math12244005. EDN: CZQAGJ.

14. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent agents: theory and practice // The Knowledge Engineering Review. 1995. Vol. 10. Iss. 2. P. 115–152.

15. Барахтенко Е.А., Айзенберг Н.И., Майоров Г.С. Моделирование поведения активных потребителей при кооперации с использованием мультиагентного подхода // Известия Российской Академии наук. Энергетика. 2025. № 4. С. 28–44. https://doi.org/10.31857/S0002331025040038. EDN: LHFEJF.

16. Барахтенко Е.А., Айзенберг Н.И., Майоров Г.С. Модель взаимодействия активных потребителей в интегрированной энергетической системе при кооперации // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика. 2025. Т. 25. № 4. С. 5–13. https://doi.org/10.14529/power250401. EDN: IFLNZX.

17. Prete C.L., Hobbs B.F. A cooperative game theoretic analysis of incentives for microgrids in regulated electricity markets // Applied Energy. 2016. Vol. 169. P. 524–541. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.01.099.

18. Moulin H. Cooperative microeconomics: a game-theoretical introduction. London: Princeton University Press, 1995. 254 p.

19. Peleg B., Sudhölter P. Introduction to the theory of cooperative games. Berlin, Heidelberg: Springer, 2007. https://doi.org/10.1007/978-3-540-72945-7.

20. Smirnova N.V., Tarashnina S.I. Properties of solutions of cooperative games with transferable utilities // Russian Mathematics. 2016. Vol. 60. Iss. 6. P. 63–74. https://doi.org/10.3103/S1066369X16060086. EDN: WWIUQB.

21. Pankratova Ya., Tarashnina S. On some excess-based solution concepts of a cooperative game of pursuit // Stability and Control Processes: International Conference in Memory of V.I. Zubov. 5-9 October 2015, Saint-Petersburg. Saint-Petersburg: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2015, р. 252–255. https://doi.org/10.1109/ SCP.2015.7342118. EDN: UYRATT.

22. Schmeidler D. The nucleolus of a characteristic function game // SIAM Journal on Applied Mathematics. 1969. Vol. 17. Iss. 6. P. 1163–1170. https://doi.org/10.1137/0117107.

23. Sudhölter P. The modified nucleolus: properties and axiomatizations // International Journal of Game Theory. 1997. Vol. 26. Iss. 2. P. 147–182. https://doi.org/10.1007/BF01295846. EDN: CDUGZV.

24. Shapley L.S. A value for n-person games // Contributions to the Theory of Games. Annals of Mathematics. Canta Monica: RAND Corporation, 1953. Chapter 2. Iss. 28. P. 307–317.

25. Branzei R., Dimitrov D., Tijs S. Models in cooperative game theory. Berlin, Heidelberg: Springer, 2008. 556 p. https://doi.org/10.1007/978-3-540-77954-4.

26. Wang Yu., Zhang M., Ao J., Wang Zh., Dong H., Zeng M. Profit allocation strategy of virtual power plant based on multi-objective optimization in electricity market // Sustainability. 2022. Vol. 14. Iss. 10. P. 6229. https://doi.org/10.3390/su14106229. EDN: RWCNMI.

27. 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. Vol. 309. P. 118487. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.118487. EDN: XLPQQM.

28. 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. Vol. 9. P. 856–865. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.11.117. EDN: UKTMDG.