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Optimización robusta multiagente de la teoría de juegos para la planificación de sistemas de energía bajo

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  • 1Economic and Technological Research Institute of State Grid Qinghai Electric Power Company, Xining, China.

Scientific reports
|December 19, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta un nuevo modelo de teoría de juegos para la planificación de sistemas de energía, que considera los objetivos de las partes interesadas y las incertidumbres. Demuestra que la planificación robusta acelera la eliminación del carbón y aumenta la inversión en almacenamiento, mejorando la estabilidad de la red.

Palabras clave:
Planificación de sistemas de electricidadTeoría de juegos multiagenteIntegración de renovablesOptimización robustaIncertidumbre de fuente-cargaInteracciones de las partes interesadas

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Área de la Ciencia:

  • Ingeniería de Sistemas de Energía
  • Teoría de Juegos
  • Optimización

Sus antecedentes:

  • El aumento de la energía renovable y la volatilidad de la demanda requieren una planificación de sistemas de energía consciente de la incertidumbre.
  • La planificación tradicional pasa por alto los diversos objetivos e interacciones de las partes interesadas, lo que afecta la viabilidad y la rentabilidad.
  • Los modelos de planificación centralizada no logran capturar la compleja dinámica de múltiples actores independientes en el sector de la electricidad.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un nuevo marco de teoría de juegos multiagente para la planificación de sistemas de electricidad bajo incertidumbre.
  • Integrar las estrategias de las partes interesadas y la optimización robusta en un modelo de juego jerárquico.
  • Analizar el impacto de las señales regulatorias y las respuestas del mercado en los resultados de la planificación.

Principales métodos:

  • Un marco de teoría de juegos multiagente que conceptualiza la planificación de energía como un juego jerárquico.
  • Integración de la optimización robusta para abordar las incertidumbres en la generación renovable y la demanda de carga.
  • Modelado de las interacciones estratégicas de reguladores, operadores de red, productores de energía renovable y grandes usuarios de carga.

Principales resultados:

  • El equilibrio robusto acelera las retiradas de carbón (15-20%) y aumenta las inversiones en almacenamiento (30-40%).
  • Las entidades de servicio de carga reducen la volatilidad de los precios al remodelar la demanda, reduciendo los precios de eventos extremos en un 20-25%.
  • Las penalizaciones por carbono conducen a reducciones significativas de emisiones (45-55%) con riesgos limitados de déficit (<2 GW).

Conclusiones:

  • La planificación de la electricidad debe redefinirse como un juego multiagente, no como un problema de optimización centralizada.
  • La optimización robusta integrada dentro del equilibrio estratégico mitiga los déficits físicos y la volatilidad económica.
  • El marco destaca la interacción crucial entre las señales regulatorias y las respuestas de las partes interesadas basadas en el mercado.