Co-Optimized Scheduling of a Multi-Microgrid System Based on a Reputation Point Trading Mechanism

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers in energy systems and carbon markets can learn from the novel reputation-based trust framework and its integration with carbon trading.

🏢実務担当者:Practitioners in microgrid operations can apply the co-optimized scheduling model to enhance profitability and reduce emissions.

🏛政策担当者:Policymakers can consider the step-type carbon trading scheme as a model for promoting fair and effective carbon pricing in localized markets.

分散型エネルギー資源の急速な統合に伴い、マルチマイクログリッド（MMG）システムにおける経済効率と環境持続可能性のバランスを達成することが極めて重要である。しかしながら、既存の研究は通常、マイクログリッド運営者を完全に遵守する主体として扱っている。それらは、分散型市場における潜在的な債務不履行行動とともに「信頼・リスク」の側面をしばしば無視している。本論文は、統一された「社会・経済・物理」結合フレームワークを中心とした、都市部MMGシステムのための新規の同時最適化スケジューリングモデルを提案する。取引の完全性を確保するために、ルート平均二乗誤差（RMSE）、平均絶対誤差（MAE）、および動的時間伸縮法（DTW）を用いた堅牢な評判評価フレームワークが開発される。このフレームワークは、不正データや契約違反を効果的に識別する。さらに、脱炭素化を促進しながら公平性を高めるために、本モデルはシャープレイ値に基づく動的ネットワーク料金戦略を統合する。これは、評判加重の報酬・罰則ステップ型カーボン取引スキームと連携して機能する。提案モデルは混合整数線形計画法（MILP）問題として定式化され、MATLAB R2025bとCPLEX 12.10を用いて求解される。シミュレーション結果は、統合アプローチがシステム性能を大幅に最適化することを実証している。総炭素排出量は49.6トン削減される。一方、MMGアライアンス、個々のマイクログリッド、および共有エネルギー貯蔵運営者の収益は4.08%から33.00%増加する。提案フレームワークは、スマートシティのマルチマイクログリッドシステムに実用的なガバナンスソリューションを提供し、分散型都市エネルギー市場における「信頼・リスク」の課題に効果的に対処する。調査結果は、提案メカニズムが信頼できる取引環境を効果的に育成し、経済的収益性と都市のエネルギー回復力の「ウィンウィン」の結果を達成することを検証している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

With the rapid integration of distributed energy resources, achieving a balance between economic efficiency and environmental sustainability in multi-microgrid (MMG) systems is critical. However, existing studies typically treat microgrid operators as fully compliant entities. They often neglect the “trust-risk” dimension along with potential default behaviors in decentralized markets. This paper proposes a novel co-optimized scheduling model for urban MMG systems, centered on a unified “Social–Economic–Physical” coupling framework. To ensure transaction integrity, a robust reputation evaluation framework is developed using Root Mean Square Error (RMSE), mean absolute error (MAE), plus Dynamic Time Warping (DTW). This framework effectively identifies fraudulent data or contractual breaches. Furthermore, to enhance fairness while promoting decarbonization, the model integrates a dynamic network pricing strategy based on the Shapley value. It works alongside a reputation-weighted reward–penalty step-type carbon trading scheme. The proposed model is formulated as a mixed-integer linear programming (MILP) problem and solved using MATLAB R2025b with CPLEX 12.10. Simulation results demonstrate that the integrated approach significantly optimizes system performance. Total carbon emissions are reduced by 49.6 tons. Meanwhile, revenues for the MMG Alliance, individual microgrids, and shared energy storage operators increase by 4.08% to 33.00%. The proposed framework provides a practical governance solution for Smart City multi-microgrid systems, effectively addressing the “trust-risk” challenge in decentralized urban energy markets. The findings validate that the proposed mechanism effectively fosters a trustworthy trading environment, achieving a “win-win” outcome for economic profitability and urban energy resilience.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/2624-6511/9/4/69/pdf?version=1776247740first seen 2026-05-05 22:55:25 · last seen 2026-08-15 05:18:49