Lokale Energiemärkte (LEMs) werden in einem Bottom-up-Ansatz für Stromversorgungssysteme genutzt, um die Komplexität des traditionellen, zentralisierten Stromsystems zu reduzieren und eine bessere Integration dezentraler erneuerbarer Energiequellen (RES) zu ermöglichen. Der Peer-to-Peer (P2P)-Energiehandel bietet Prosumern die Möglichkeit, ihre erneuerbaren Energien mit anderen Prosumern im LEM zu handeln. Während die Literatur bereits mehrere Szenarien für die Modellierung des P2P-Energiehandels vorschlägt, zeigt sich hier der Bedarf, die heterogenen Merkmale der Gebotspräferenzen der Prosumer während des P2P-Matchings im LEM angemessen zu berücksichtigen. In diesem Beitrag stellen wir heterogene Merkmale von Gebotspräferenzen für Prosumer unter Berücksichtigung der Energiemenge, des Gebots-/Angebotspreises, der geografischen Lage, des Standorts der Agenten in der lokalen Gemeinschaft und des Nutzens für den Cluster vor. Darüber hinaus schlägt dieses Paper ein fortschrittliches Clustering-Modell für das P2P-Matching in der Energiegemeinschaft vor, dass die heterogenen Merkmale der Gebotspräferenzen für Prosumer berücksichtigt. Zur Evaluierung der von uns vorgeschlagenen Modellleistung wurden zwei reale Testumgebungen in einer kleinen und einer großen Gemeinde in Deutschland untersucht. Die Ergebnisse der Simulationen zeigen, dass die Verwendung der Preispräferenz als Kriterium für die Clusterbildung im Vergleich zu anderen Clustering-Szenarien mehr technische und wirtschaftliche Vorteile für Energiegemeinschaften bietet. Auf der anderen Seite sorgen Clustering-Szenarien, die auf dem Standort der Prosumer basieren, dafür, dass Energie zwischen Prosumern gehandelt wird, die näher beieinander liegen.
