Determining the Optimal Composition of Heating Equipment for Prosumers Taking into Accumulation of Energy Based on Agent Technologies

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Determining the optimal composition of heating equipment for prosumers, taking into account energy accumulation, is a pressing task, since the number of prosumers increases every year and this has a significant impact on the functioning of heat supply systems. In recent years, energy production technologies have been improving, new methods of its conversion have appeared and the accumulative capacity of heat energy storage systems has increased. At the same time, when searching for the optimal composition of equipment for prosumers, it is necessary to take into account the interests of the centralized heat supply system, i.e. find a balance between centralized and distributed heat generation. In view of this formulation of the problem, it is necessary to apply new approaches to its solution in conditions of different interests, taking into account the presence of active elements in the heat supply system. The study uses a multi-agent approach, which allows us to represent the heat supply system as a set of agents with their own behavior and, as a result of their interaction, search for a solution. The article presents a mathematical formulation of the problem of determining the optimal composition of heating equipment for prosumers with energy accumulation systems taking into account the interests of the centralized heat supply system based on a generalized desirability criterion. The structure of a multi-agent system for solving the set task and the algorithms for the operation of agents of this multi-agent system have been developed. A multi-agent model of a test scheme of a heat supply system has been created. A number of experiments have been conducted and an analysis of the obtained results has been performed, showing the efficiency of the methodology proposed by the authors for determining the optimal composition of heating equipment for prosumers, taking into account energy accumulation.

About the authors

E. A. Barakhtenko

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: barakhtenko@isem.irk.ru
ORCID iD: 0000-0002-6934-0025
Irkutsk

G. S. Mayorov

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: mayorovgs@isem.irk.ru
ORCID iD: 0000-0002-7405-1965
Irkutsk

D. V. Sokolov

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: sokolov_dv@isem.irk.ru
ORCID iD: 0000-0002-4068-7770
Irkutsk

V. B. Tashlykova

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: vsb@isem.irk.ru
ORCID iD: 0009-0000-2586-7637
Irkutsk

References

  1. Difs K. National Energy Policies: Obstructing the Reduction of Global CO Emissions? An Analysis of Swedish Energy Policies for the District Heating Sector. Energy Policy. Vol. 38. P. 7775–7782.
  2. Ali P.O., Kim K.N. Analysis of Indonesia’s priority selection: Energy transition, energy-related measures, mining governance, and resource transition using the analytic hierarchy process (AHP). Energy for Sustainable Development. 2024. Vol. 83. P. 101559.
  3. Sdringola P., Pipiciello M., Ricci M., Gianaroli F., Menegon D., Trentin F., Turrin F., Di Pietra B. Prosumers and district heating: Experimental validation of strategies to improve thermal energy production and consumption. Energy and Buildings. 2025. Vol. 338. P. 115713.
  4. Billerbeck A., Breitschopf B., Preuß S., Winkler J., Ragwitz M., Keles D. Perception of District Heating in Europe: A Deep Dive into Influencing Factors and the Role of Regulation. Energy Policy. 2024. Vol. 184. P. 113860.
  5. Pipiciello M., Caldera M., Cozzini M., Ancona M.A., Melino F., Pietra B.D. Ex perimental characterization of a prototype of bidirectional substation for district heating with thermal prosumers. Energy. 2021. Vol. 223. P. 120036.
  6. Barakhtenko E.A., Mayorov G.S., Sokolov D.V., Tashlykova V.B. Selection of energy sources for prosumers in the centralized heat supply system using agent technologies. Izvestiya Rossiyskoy akademii nauk. Energetika. 2024. No. 5. P. 42–58. (In Russ.)
  7. Chatterjee S., Mariani M., Fosso Wamba S. Prosumers’ intention to co-create business value and the moderating role of digital media usage. Journal of Business Research. 2023. Vol. 163. P. 113920.
  8. Yang C., Liu J., Liao H., Liang G., Zhao J. An improved carbon emission flow method for the power grid with prosumers. Energy Reports. 2023. Vol. 9. P. 114–121.
  9. Sporleder M., Rath M., Ragwitz M. Solar Thermal vs. PV with a Heat Pump: A Comparison of Different Charging Technologies for Seasonal Storage Systems in District Heating Networks. Energy Convers. Manage.: X. 2024. Vol. 22. P. 100564.
  10. Alhuyi Nazari M., Rungamornrat J., Prokop L., Blazek V., Misak S., Al-Bah rani M., Ahmadi M.H. An Updated Review on Integration of Solar Photovoltaic Modules and Heat Pumps towards Decarbonization of Buildings. Energy Sustain. Dev. 2023. Vol. 72. P. 230–242.
  11. Mohanraj M., Karthick L., Dhivagar R. Performance and Economic Analysis of a Heat Pump Water Heater Assisted Regenerative Solar Still Using Latent Heat Stor age. Appl. Therm. Eng. 2021. Vol. 196. P. 117263.
  12. Song Y., Cao F. The Evaluation of the Optimal Medium Temperature in a Space Heating Used Transcritical Air-Source CO Heat Pump with an R134a Subcooling Device. Energ. Conver. Manage. 2018. Vol. 166. P. 409–423.
  13. Stanek W., Simla T., Gazda W. Exergetic and Thermo-Ecological Assessment of Heat Pump Supported by Electricity from Renewable Sources. Renew. Energy. 2019. Vol. 131. P. 404–412.
  14. Gallo A.B., Simões-Moreira J.R., Costa H.K.M., Santos M.M., Moutinho dos Santos E. Energy Storage in the Energy Transition Context: A Technology Review. Renew. Sustain. Energy Rev. 2016. Vol. 65. P. 800–822.
  15. Logenthiran T., Srinivasan D., Khambadkone A.M., Aung H.N. Multiagent sys tem for real-time operation of a microgrid in real-time digital simulator. IEEE Trans. Smart Grid. 2012. Vol. 3. P. 925–933.
  16. El Hafiane D., El Magri A., Chakir H.E., Lajouad R., Boudoudouh S. A multi agent system approach for real-time energy management and control in hybrid low-voltage microgrids. Results in Engineering. 2024. Vol. 24. P. 103035.
  17. Zakhakhatnov V.G., Popov V.M., Afonkina V.A. The Harrington desirability function as a criterion for the optimal choice of a grain dryer. Izvestia Orenburg State Agrarian University. 2022. No. 94(2). P. 110–114. (In Russ.)
  18. Nikolaev A.E. Methodology for assessing the state of scientific and technological potential of the military-industrial complex of Russia using the Harrington desirability function. Economic Analysis: Theory and Practice. 2013. No. 30 (333). P. 22–33. (In Russ.)
  19. Bespalov V.I., Kotlyarova E.V. Basic principles for improving the methodology of socio-ecological-economic assessment of the state of the environment of industrial zones of large cities. Engineering Journal of Don. 2011. No. 4. P. 137–144. (In Russ.)
  20. Merenkov A.P., Khasilev V.Ya. Theory of hydraulic circuits. M.: Nauka. 1985. 278 p. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».