Resumen

Este documento analiza la flexibilidad de la demanda de los clientes en un escenario local de comercio de energía a través de un modelo basado en espines de Ising. Se examina información cuantitativa sobre las relaciones bidireccionales entre los intercambios de energía y la dinámica de los espines. Con este fin, se implementó una versión modificada del algoritmo Metropolis-Hastings, que incluye un descenso de gradiente a través de la superficie de restricción. Esto nos permitió analizar el sistema a gran escala (considerando el beneficio acumulado de todos los actores involucrados) y también desde la perspectiva de la agregación total. En un escenario de máxima flexibilidad, el beneficio de la agregación total aumenta con el número de agregadores. También investigamos numéricamente el efecto de los límites del agregador en la dinámica de los espines.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Comercio de energía; Modelo basado en espines de Ising; Algoritmo Metropolis-Hastings; Descenso de gradiente; Beneficio de agregación; Límites del agregador
• Keywords:Power trading; Ising spin-based model; Metropolis-Hastings algorithm; Gradient descent; Aggregation profit; Aggregator boundaries