Internet of Energy (IoE), the paradigm of applying Internet of Things (IoT) to energy management systems, aims to improve energy systems' efficiency and reliability by enhancing connectivity and interoperability among geographically distributed energy devices. This requires distributed computational intelligence responsible for data processing and decision making of the energy devices. To achieve distributed, scalable, and privacy-protected energy management in IoE, this article proposes using Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) as the theoretical framework to design the distributed computational intelligence in IoE. In the first place, a brief introduction of ADMM for solving energy management problems is given. Based on the ADMM framework, a distributed intelligence system is designed for each decision maker in energy systems. With the distributed intelligence, decision makers can interact with each other to achieve system-wide goals of energy management without disclosing their private data. Moreover, we provide some examples of ADMM applications in practical distributed energy management in IoE and discuss the challenges of ADMM implementation in IoE. Lastly, a joint computing and networking resources management architecture is proposed to meet the challenges. The result of a case study shows that this architecture can reduce communications and computing costs of ADMM implementation.

中文翻译：

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ADMM 为能源互联网赋能分布式计算智能

能源互联网 (IoE) 是将物联网 (IoT) 应用于能源管理系统的范例，旨在通过增强地理分布的能源设备之间的连接性和互操作性来提高能源系统的效率和可靠性。这需要负责能源设备数据处理和决策的分布式计算智能。为了在 IoE 中实现分布式、可扩展和隐私保护的能源管理，本文提出使用乘法器交替方向法 (ADMM) 作为理论框架来设计 IoE 中的分布式计算智能。首先，简要介绍了解决能源管理问题的ADMM。基于ADMM框架，为能源系统中的每个决策者设计了分布式智能系统。借助分布式智能，决策者可以相互交互以实现能源管理的全系统目标，而无需披露其私人数据。此外，我们提供了一些 ADMM 在 IoE 中实际分布式能源管理中的应用示例，并讨论了 ADMM 在 IoE 中实施的挑战。最后，提出了联合计算和网络资源管理架构来应对挑战。案例研究结果表明，该架构可以降低 ADMM 实施的通信和计算成本。我们提供了一些 ADMM 在 IoE 中实际分布式能源管理中的应用示例，并讨论了 ADMM 在 IoE 中实施的挑战。最后，提出了联合计算和网络资源管理架构来应对挑战。案例研究结果表明，该架构可以降低 ADMM 实施的通信和计算成本。我们提供了一些 ADMM 在 IoE 中实际分布式能源管理中的应用示例，并讨论了 ADMM 在 IoE 中实施的挑战。最后，提出了联合计算和网络资源管理架构来应对挑战。案例研究结果表明，该架构可以降低 ADMM 实施的通信和计算成本。