Beer, Sebastian (2016) Dynamic coalition formation in electricity markets. PhD, Universität Oldenburg.

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Abstract

The thesis presents DYCE, a new agent-based aggregation method which enables energy units like solar power or wind energy plants to form coalitions for the cooperative trade of power products. Coalition formation allows units to cumulate their potentials and fulfill products which exceed their individual capabilities. The proposed approach is fully distributed and optimizes both the utility of the energy units and that of the global supply system. Moreover, it allows for the trade of localized power products which can be utilized by system operators for network management. If a product was successfully traded, the gained surplus is distributed among the coalition members in a fair way based on a game-theoretical model. The aggregation method is finally evaluated by means of a comprehensive simulation study drawing on techniques from the domain of Design of Experiments. The examinations show that the approach yields excellent results in terms of its performance and efficiency.

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Dynamische Koalitionsbildung in Elektrizitätsmärkten

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Die Arbeit beschreibt DYCE, eine neue agentenbasierte Methode, die es Energieeinheiten wie Solar- oder Windkraftanlagen erlaubt, Koalitionen für den gemeinsamen Handel von Elektrizitätsprodukten zu bilden. Hierdurch können diese ihre Potenziale aggregieren und Produkte erfüllen, die ihre individuellen Fähigkeiten übersteigen. Der präsentierte Ansatz ist vollständig verteilt und optimiert sowohl den Nutzen der einzelnen Einheiten als auch den des globalen Versorgungssystems. Außerdem berücksichtigt er lokale Elektrizitätsprodukte, die von Netzbetreibern für den Netzbetrieb genutzt werden können. Nach einem erfolgreichen Handel wird der erzielte Mehrwert auf Basis eines spieltheoretischen Modells fair unter den Koalitionsmitgliedern verteilt. Die Methode wird abschließend mittels einer umfangreichen Simulationsstudie evaluiert, die auf Techniken der Versuchsplanung zurückgreift. Diese zeigt, dass der Ansatz hinsichtlich seiner Performanz und Effizienz hervorragende Ergebnisse liefert.

Item Type:	Thesis (PhD)
Uncontrolled Keywords:	Mehragentensystem, Optimierung, Spieltheorie, Intelligentes Stromnetz, Versuchsplanung
Subjects:	Generalities, computers, information > Computer science, internet
Divisions:	School of Computing Science, Business Administration, Economics and Law > Department of Computing Science
Date Deposited:	07 Dec 2017 11:58
Last Modified:	08 Dec 2017 09:22
URI:	https://oops.uni-oldenburg.de/id/eprint/3435
URN:	urn:nbn:de:gbv:715-oops-35168
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