[論文レビュー] Automated Linear Function Submission-based Double Auction for Emergent Real-Time Pricing in a Regional Smart Grid.

Tadahiro Taniguchi, Koki Kawasaki+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 22, 2015

Smart Grid Energy Management参考文献 30被引用数 2

ひとこと要約

本稿では、双対分解に基づくリアルタイム料金設定（RTP）アルゴリズムの価格ダイナミクスと整合性を持つ線形関数提示型二重入札（LFS-DA）メカニズムを提案する。このメカニズムは、線形関数として提示される買付・売却申告を通じて自動的・自己組織的価格設定を実現し、社会的厚生の最大化を達成する。

ABSTRACT

This paper presents a clarification of the relationship between a real-time pricing (RTP) algorithm, which we derived on the basis of a dual decomposition framework, and a linear function submission-based double auction (LFS-DA) algorithm for regional smart grids. The double auction technique involves the use of linear demand and supply functions by multi-agents when they submit bids and asks to an auctioneer in a regional electricity market. In this paper, we introduce a concise LFSDA method, which is able to achieve an exact balance between electricity demand and supply for each time slot throughout learning phase. We proved that the price profile dynamics of the LFS-DA method are equal to those achieved by RTP controlled by the algorithm derived from the dual decomposition framework after deriving the RTP algorithm. This means that the price controller emerging as a result of the use of the double auction technique can maximize the social welfare of the regional smart grid. A simulation experiment was used to examine the validity of the proposed mechanism.

研究の動機と目的

• 双対分解に基づくリアルタイム料金設定（RTP）アルゴリズムと線形関数提示型二重入札（LFS-DA）の間の同等性を明確化すること。
• 学習段階中にすべての時間スロットで正確な供給需要のバランスを保証する簡潔なLFS-DAメカニズムの開発。
• LFS-DAから生じる自己組織的価格プロファイルが、双対分解フレームワークから導かれる最適価格ダイナミクスと一致することの実証。
• シミュレーションを通じて、このメカニズムが社会的厚生を最大化する有効性の検証。

提案手法

• LFS-DAメカニズムは、地域電力市場における複数のエージェントが提示する線形需要および供給関数をオークショナーが受領する。
• オークショナーは、集計された入札と出願に基づいて清算価格と数量を決定することで市場を清算する。
• この手法は、双対分解に基づくRTPアルゴリズムの価格ダイナミクスと同一であることが数学的に証明されている。
• 反復的学習と価格調整を通じて、すべての時間スロットで正確な供給需要のバランスを確保する。
• 分散型地域グリッド運用における経済的効率の原則を統合し、社会的厚生の最大化を実現するフレームワーク。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LFS-DAメカニズムの価格プロファイルは、双対分解に基づくリアルタイム料金設定アルゴリズムとどのように比較されるか？
• RQ2 LFS-DAメカニズムは、学習段階中にすべての時間スロットで正確な供給需要のバランスを達成できるか？
• RQ3 LFS-DAメカニズムは、地域スマートグリッドにおいて社会的厚生をどの程度最大化できるか？
• RQ4 双対分解に基づくRTPと二重入札メカニズムとの間で、価格ダイナミクスの観点からどのような関係があるか？

主な発見

• LFS-DAメカニズムの価格プロファイルダイナミクスは、双対分解に基づくRTPアルゴリズムと正確に同一であり、価格結果の同等性が確認された。
• LFS-DAメカニズムは、学習段階中にすべての時間スロットで正確な供給需要のバランスを達成し、市場清算を保証した。
• LFS-DAから生じる自己組織的価格設定メカニズムは、最適RTP解と理論的に同等であるため、地域スマートグリッドにおける社会的厚生を最大化する。
• シミュレーション結果により、提案されたメカニズムの有効性と安定性が実証された。