[論文レビュー] Competitive Charging Station Pricing for Plug-in Electric Vehicles

Wei Yuan, Jianwei Huang+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 24, 2015

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 33被引用数 15

ひとこと要約

本稿は、2つの充電ステーションを備えた1次元ネットワークにおける競合価格設定およびプラグイン電気自動車（PEV）のステーション選択を分析するため、複数リーダー・複数フォロワーのスタックルベルクゲームモデルを提案する。非均一なサービス能力と非対称な位置関係のもとで、一意の部分ゲーム完全均衡を同定し、位置的優位性を持つステーションがより高い価格を設定できることを示す。また、明示的な調整を要しない低計算複雑性で収束するアルゴリズム（DSSA）を提案する。

ABSTRACT

This paper considers the problem of charging station pricing and plug-in electric vehicles (PEVs) station selection. When a PEV needs to be charged, it selects a charging station by considering the charging prices, waiting times, and travel distances. Each charging station optimizes its charging price based on the prediction of the PEVs' charging station selection decisions and the other station's pricing decision, in order to maximize its profit. To obtain insights of such a highly coupled system, we consider a one-dimensional system with two competing charging stations and Poisson arriving PEVs. We propose a multi-leader-multi-follower Stackelberg game model, in which the charging stations (leaders) announce their charging prices in Stage I, and the PEVs (followers) make their charging station selections in Stage II. We show that there always exists a unique charging station selection equilibrium in Stage II, and such equilibrium depends on the charging stations' service capacities and the price difference between them. We then characterize the sufficient conditions for the existence and uniqueness of the pricing equilibrium in Stage I. We also develop a low complexity algorithm that efficiently computes the pricing equilibrium and the subgame perfect equilibrium of the two-stage Stackelberg game.

研究の動機と目的

• 競合する充電ステーションとPEVとの戦略的相互作用を、動的で競争的な充電市場の文脈でモデル化すること。
• PEVが価格、移動距離、および予想待ち時間に基づいてステーションを選択する仕組みを理解すること。
• 2ステーション、1次元系における一意の価格均衡が存在する条件を同定すること。
• 価格設定および選択均衡を計算するための効率的で分散型のアルゴリズムの開発

提案手法

• 2段階のスタックルベルクゲームを定式化：ステージIで充電ステーション（リーダー）が価格を決定し、ステージIIでPEV（フォロワー）がステーションを選択する。
• PEVの選択行動を、価格差、移動距離、サービス能力の関数としてモデル化し、待ち時間はキューイングダイナミクスで表現する。
• 任意の固定価格のもとでPEV選択均衡の存在と一意性を証明し、5つの可能な均衡タイプを同定する。
• 最良応答関数と価格オフセット解析を用いて、価格均衡の存在および一意性の十分条件を導出する。
• 分散型ステーション選択アルゴリズム（DSSA）を提案し、最良応答に基づいて反復的に価格を更新し、ナッシュ均衡に収束させる。
• 数値シミュレーションを用いて、さまざまなシナリオ（例：MID-MID、HIGH-LOW、FULL-FULL）における均衡行動およびアルゴリズムの収束性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PEVは、価格、距離、待ち時間を考慮して、競合する充電ステーションから最適に選択する方法は何か？
• RQ2 競合ステーションの価格とそれに続くPEVの選択行動を予測しながら、充電ステーションはいかに価格を設定することで利益を最大化できるか？
• RQ3 競合する2ステーションの充電市場において、一意の価格均衡が存在する条件は何か？
• RQ4 ステーションの位置およびサービス能力は、均衡価格および市場シェアにどのように影響するか？

主な発見

• 任意の固定価格に対して、PEVのステーション選択均衡は常に一意に存在し、価格差および能力差に応じて5つのタイプのいずれかに分類可能である。
• PEVの分布の中心に近い位置にあり、優位な立地を持つステーションは、能力が低くても、競合ステーションよりも高い均衡価格を維持できる。
• 高能力差（例：μ₁=9, μ₂=2）のシナリオでは、高能力ステーションは価格差が大きくてもPEVを引きつけることができ、選択確率は0.2以上を維持する。
• DSSAアルゴリズムは、全テストシナリオにおいて25イテレーション以内に価格均衡に収束し、低計算複雑性を示している。
• 両ステーションの最良応答曲線は増加的であり、その交点が一意のナッシュ均衡を決定する。この均衡はステーションの位置および能力に応じてシフトする。