[論文レビュー] Game-Theoretic Electric Vehicle Charging Management Resilient to Non-Ideal User Behavior

Chathurika P. Mediwaththe, David B. Smith|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2017

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 3被引用数 28

ひとこと要約

本稿は、電気自動車（EV）アンバレーター間におけるEV充電管理のためのゲーム理論的枠組みを提案し、理想および非理想（展望理論に基づく）行動の下で、戦略的相互作用を2段階の非協力ゲームとしてモデル化する。協働的EV充電が、アンバレーターの主観的かつ非合理的な意思決定にもかかわらず、強固なコスト削減とピーク負荷低減を達成できることを示しており、具体的には50.30%のPAR低減を達成している。すべての状況において、部分ゲーム完全ϵナッシュ均衡が維持されている。

ABSTRACT

In this paper, an electric vehicle (EV) charging competition, among EV aggregators that perform coordinated EV charging, is explored while taking into consideration potential non-ideal actions of the aggregators. In the coordinated EV charging strategy presented in this paper, each aggregator determines EV charging start time and charging energy profiles to minimize overall EV charging energy cost by including consideration of the actions of the neighboring aggregators. The competitive interactions of the aggregators are modeled by developing a two-stage non-cooperative game among the aggregators. The game is then studied under prospect theory to examine the impacts of non-ideal actions of the aggregators in selecting EV charging start times according to subjectively evaluating their opponents' actions. It is shown that the non-cooperative interactions among the aggregators lead to a subgame perfect $\\epsilon$-Nash equilibrium when the game is played with either ideal, or non-ideal, actions of the aggregators. A case study presented demonstrates that the benefits of the coordinated EV charging strategy, in terms of energy cost savings and peak-to-average ratio reductions, are significantly resilient to non-ideal actions of the aggregators.

研究の動機と目的

• 非理想で主観的な意思決定を行う状況下での、協働的充電におけるEVアンバレーター間の戦略的相互作用をモデル化すること。
• 現実世界のシナリオにおける合理的でない行動への逸脱に対して、協働的EV充電の利点がどれほど耐性を示すかを分析すること。
• 理想および非理想のユーザー行動の両状況下で、部分ゲーム完全ϵナッシュ均衡の存在を確立すること。
• 展望理論がEV充電におけるエネルギーコスト削減およびピーク対平均比（PAR）低減に与える影響を評価すること。
• EVアンバレーターが非合理的または主観的に行動しても、協働的充電の利点が安定していることを示すこと。

提案手法

• EVアンバレーターの相互作用を、戦略的EV充電意思決定をモデル化する2段階の非協力ゲームとして形式化する。
• 展望理論を用いて、アンバレーターが充電開始時刻を選択する際の非理想的かつ主観的な行動をモデル化する。
• 期待効用理論を合理的行動のベンチマークとして用い、展望理論下の結果と比較する。
• 数値シミュレーションを用いて、リスク志向性の異なる水準（α値）におけるコスト削減およびPAR低減を評価する。
• 各アンバレーターごとに個別のα値（リスク感受性）を含む行列を導入し、非理想行動の異質性をシミュレートする。
• 両方の行動モデル下で、部分ゲーム完全ϵナッシュ均衡を用いて均衡の存在を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アンバレーターが非理想に行動する場合、EV充電競争において部分ゲーム完全ϵナッシュ均衡が存在するか？
• RQ2 EVアンバレーターによる非理想的かつ主観的な意思決定は、協働的充電のコスト削減およびピーク負荷制御にどのように影響するか？
• RQ3 展望理論に基づく行動下でも、協働的EV充電の利点がどれほど耐性を示すか？
• RQ4 リスク感受性（α）の異なる水準が、エネルギーコスト削減およびPAR低減にどのように影響するか？
• RQ5 アンバレーターのリスク志向性が異質な場合、システムのパフォーマンスはどのように変化するか？

主な発見

• 展望理論（α=0.7）下での平均予想コスト削減は、期待効用理論下よりも約0.1%高い。
• ピーク対平均比（PAR）低減は非常に耐性があり、期待効用理論下の50.16%から、非均質な展望理論（α = 0.7, 0.5, 0.9, 0.1, 0.3）下では50.30%にわずかに上昇する。
• α ∈ [0, 0.6] の範囲では、コスト削減は期待効用理論下とほぼ同一であり、わずか0.01%の減少にとどまる。
• α ≤ 0.6 の場合、非理想競争に起因する高いピーク負荷のため、PAR低減は期待効用理論下よりもわずかに低い。
• アンバレーターが理想に従って行動するか非理想に従って行動するかにかかわらず、システムは部分ゲーム完全ϵナッシュ均衡を維持する。
• 特に電力系統のピーク負荷とエネルギーコストの低減という点で、協働的充電の利点は、EVアンバレーターの非理想的かつ主観的な行動に対して顕著に耐性を示す。