Agent based social interaction in distributed demand side management

In presence of time-variable energy tariffs, users will try to schedule the usage of their electrical appliances with the goal of minimizing their bill. If the variable price component depends on the peak aggregate demand during each given hour, users will be incentivized to distribute their consumption more evenly during the day, thus lowering the overall peak consumption. The process can be automated by means of an Energy Management System that chooses the best schedule while satisfying the user’s constraints on the maximum tolerable delays. In turn, users’ thresholds on delay tolerance may slowly change over time. In fact, users may be willing to modify their threshold to match the threshold of their social group, especially if there is evidence that friends with a more flexible approach have paid a lower bill. It will be interesting to study the social interaction effect in a set of users by means of evaluating the impact of the Agent based social interaction in distributed side management systems. We provide an algorithmic framework that models the effect of social interactions in a distributed Demand Side Management System and show that such interactions can increase the flexibility of users’ schedules and lower the peak power, resulting in a smoother usage of energy throughout the day. Additionally, we provide an alternative description of the model by using Markov Chains and study the corresponding convergence times. We conclude that the users reach a steady state after a limited number of interactions.

In un sistema in cui le tariffe elettriche variano in base alle fasce orarie di utilizzo, gli utenti cercheranno di programmare l'uso dei propri elettrodomestici allo scopo di ridurre al minimo la bolletta. Se la componente variabile del prezzo dell'energia dipende dai picchi nella domanda aggregata per ogni ora del giorno, gli utenti saranno incentivati a ripartire i propri consumi durante tutta la giornata, abbassando così il consumo di picco stesso. Questo processo può essere automatizzato per mezzo di un Sistema di Gestione dell'Energia in grado di scegliere l'orario ottimale, rispettando allo stesso tempo i limiti massimi di posticipo imposti dall'utente. A loro volta, questi limiti possono cambiare progressivamente nel tempo. Gli utenti, infatti, potrebbero voler modificare i propri parametri per farli coincidere con quelli del gruppo sociale di appartenenza, soprattutto qualora vengano a sapere che amici con un profilo più flessibile hanno risparmi concreti sulla bolletta. In questo contesto si rivela particolarmente interessante l'effetto delle interazioni sociali su un gruppo di utenti. In particolare, sarà oggetto di studio il modello ad agenti dell'interazione sociale nella gestione della domanda. In questo lavoro presentiamo un quadro algoritmico che riproduce l'effetto delle interazioni sociali in un Sistema di Gestione della Domanda e dimostriamo come le stesse possano aumentare la flessibilità dei consumi degli utenti ed abbassare la potenza di picco, portando ad un conseguente uso più omogeneo di energia nel corso della giornata. Il nostro studio fornirà, inoltre, una descrizione alternativa del modello per mezzo di processi markoviani ed analizzerà i relativi tempi di convergenza. In conclusione verrà constatato che gli utenti raggiungono l'equilibrio in seguito a un numero limitato di interazioni.