[論文レビュー] Estimation of the Shapley Value of a Peer-to-Peer Energy Sharing Game using Coalitional Stratified Random Sampling

Liyang Han, Thomas Morstyn+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 26, 2019

Mobile Crowdsensing and Crowdsourcing参考文献 1被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、ピア・ツー・ピア（P2P）エネルギー共有ゲームにおけるシャープレイ値の推定に向け、変更を加えたコアリション型層別乱標本抽出法を提案する。この手法により、スケーラビリティが著しく向上する。プロシューマーのDER所有タイプに基づいてコアリションを層別し、標本に基づく推定を用いることで、最大50名の参加者を含むゲームにおいて、公平なコスト配分を効率的に計算可能となる。推定誤差は低く抑えられ、DER導入率の変化に伴うプロシューマーの収益性の傾向も明らかにされる。

ABSTRACT

Various peer-to-peer energy markets have emerged in recent years in an attempt to manage distributed energy resources in a more efficient way. One of the main challenges these models face is how to create and allocate incentives to participants. Cooperative game theory offers a methodology to financially reward prosumers based on their contributions made to the local energy coalition using the Shapley value, but its high computational complexity limits the size of the game. This paper explores a stratified sampling method proposed in existing literature for Shapley value estimation, and modifies the method for a peer-to-peer cooperative game to improve its scalability. Finally, selected case studies verify the effectiveness of the proposed coalitional stratified random sampling method and demonstrate results from large games.

研究の動機と目的

• 大規模なP2Pエネルギー共有ゲームにおけるシャープレイ値計算の高い計算複雑性に対処すること。
• 分散型エネルギー資源（DER）を有するP2Pエネルギーマーケットにおける協力的ゲーム理論的コスト配分のスケーラビリティを向上させること。
• コアリション型エネルギー管理設定における正確なシャープレイ値推定のため、層別標本抽出法を適応・強化すること。
• 最大50名のプロシューマーを含むケーススタディを通じて、手法の有効性と正確性を検証すること。
• DER導入率の変化がプロシューマーの収益性に与える影響を、推定されたシャープレイ値を通じて分析すること。

提案手法

• カストロら（2017）が提唱したコアリション型層別乱標本抽出法をP2Pエネルギー共有ゲームに適応し、プロシューマーのDER所有タイプ（例：太陽光発電（PV）、蓄電池（ES）、またはなし）に基づいて層別する。
• コアリションの乱標本を用いてシャープレイ値を推定し、各標本でプロシューマーがコアリションに与える限界寄与度を計算する。
• 異なるDER所有タイプが標本コアリションに均等に反映されるように層別を適用することで、推定の正確性を向上させる。
• 大規模なゲーム（N=50）において正確性と計算時間のバランスを図るため、1プロシューマーあたり250サンプルを採用する。
• コアリションエネルギーコスト最小化とコスト削減配分を含むP2P協力的ゲームフレームワークに、標本抽出法を統合する。
• 異なる標本サイズでの結果を比較し、シャープレイ値推定の収束を評価することで、推定の正確性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 全計算を実施せずに、大規模なP2Pエネルギー共有ゲームにおけるシャープレイ値を効率的に推定する方法は何か？
• RQ2 標本抽出戦略の選択が、P2Pエネルギーゲームにおけるシャープレイ値推定の正確性とスケーラビリティに与える影響は何か？
• RQ3 太陽光発電（PV）および蓄電池（ES）の導入率を変化させた場合、異なるプロシューマー型の推定シャープレイ値にどのような影響が生じるか？
• RQ4 DER所有タイプと導入率を変化させた際、プロシューマーの収益性にどのような傾向が現れるか？
• RQ5 提案手法は、50名以上のプロシューマーを含むゲームにおいて、低誤差を維持しながらシャープレイ値を信頼性高く推定できるか？

主な発見

• 提案されたコアリション型層別標本抽出法により、最大50名のプロシューマーを含むP2Pエネルギーゲームにおけるシャープレイ値推定が可能となり、対象ゲームサイズは20名未満から大幅に拡大された。
• 1プロシューマーあたり100サンプルを用いた場合、1,000サンプルを用いた場合とほぼ同一のシャープレイ値推定が得られ、推定の効率性が顕著に示された。
• DER導入率が低い状況では、PV所有者が高いシャープレイ値を獲得する。これは、自らが低コストの局所エネルギーを供給できるためである。
• DER導入率が上昇するにつれ、ES所有者および純消費者がより高いシャープレイ値を獲得するようになる。これは、彼らがより多くの局所発電を吸収するためであり、価値配分の構造が変化していることを示している。
• PVおよびESシステムを併用するプロシューマーのシャープレイ値は、PVおよびESの導入率が同時に上昇するにつれ低下する。これは、戦略的補完効果が顕在化していることを示している。
• PV導入率の変化は、すべてのプロシューマー型に顕著な影響を与えるが、PV率が固定されている場合、ES導入率の変化はほとんど影響を及ぼさない。