[論文レビュー] Joint Transportation and Charging Scheduling in Public Vehicle Systems - A Game Theoretic Approach

Ming Zhu, Xiao-Yang Liu+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 20, 2017

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 32被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、ケーキカットゲームを用いてエネルギーコストとサービス品質のバランスをとる、公共交通機関（PV）システム向けの共同輸送・充電スケジューリング（JTCS）アルゴリズムを提案する。PVグループを戦略的プレイヤーとしてモデル化することで、JTCSはグリーディー充電よりも平均エネルギー単価を10.86%低く抑えつつ、実際のニューヨーク市タクシーおよび電力網データを用いて、ほぼ同一水準の輸送パフォーマンスを維持する。

ABSTRACT

Public vehicle (PV) systems are promising transportation systems for future smart cities which provide dynamic ride-sharing services according to passengers' requests. PVs are driverless/self-driving electric vehicles which require frequent recharging from smart grids. For such systems, the challenge lies in both the efficient scheduling scheme to satisfy transportation demands with service guarantee and the cost-effective charging strategy under the real-time electricity pricing. In this paper, we study the joint transportation and charging scheduling for PV systems to balance the transportation and charging demands, ensuring the long-term operation. We adopt a cake cutting game model to capture the interactions among PV groups, the cloud and smart grids. The cloud announces strategies to coordinate the allocation of transportation and energy resources among PV groups. All the PV groups try to maximize their joint transportation and charging utilities. We propose an algorithm to obtain the unique normalized Nash equilibrium point for this problem. Simulations are performed to confirm the effects of our scheme under the real taxi and power grid data sets of New York City. Our results show that our scheme achieves almost the same transportation performance compared with a heuristic scheme, namely, transportation with greedy charging; however, the average energy price of the proposed scheme is 10.86% lower than the latter one.

研究の動機と目的

• リアルタイム電力料金下での自律走行電気公共車両システムにおける、輸送と充電の共同スケジューリングを解決すること。
• 動的で高乗客率のPV運用において、乗客サービスの提供とコスト効率の良いバッテリー充電という、対立する要件をバランスさせること。
• ピーク時間帯にエネルギー不足を回避するとともに、充電費用を最小限に抑えることで、長期的なシステム持続可能性を確保すること。
• PVグループ同士、クラウド、スマートグリッドとの間でスケーラブルで均衡に基づく協調メカニズムを開発すること。

提案手法

• PVグループ間でのエネルギーおよびサービスリソースの戦略的割り当てをモデル化するため、共同輸送・充電スケジューリング問題をケーキカットゲームとして形式化する。
• リアルタイム料金下での輸送利得、バッテリー満足度、充電コストを捉える複合的ユーティリティ関数を定義する。
• 提示されたゲーム理論的枠組みにおいて、正規化ナッシュ均衡の存在および一意性を証明する。
• 制約付き最適化を用いて、この均衡を効率的に計算するJTCSアルゴリズムを設計する。
• シミュレーションフレームワークに、ニューヨーク市タクシーおよび電力網データセットからのリアルタイム電力料金および動的乗客需要データを統合する。
• JTCSをグリーディー充電（TGC）戦略との比較によるシミュレーションで検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リアルタイム電力料金下で、公共交通機関システムはどのように輸送需要とエネルギー充電を最適にバランスさせるか？
• RQ2 どのゲーム理論的モデルが、PVグループ間の効率的協調を可能にし、ユーティリティを共同で最大化するとともにエネルギーコストを最小化するか？
• RQ3 PVシステムにおける輸送と充電の共同スケジューリングにおいて、一意で安定した均衡を達成できるか？
• RQ4 提案手法は、グリーディー充電と比較して、エネルギーコストとサービスパフォーマンスの面でどのように異なるか？
• RQ5 戦略的スケジューリングを通じて、平均エネルギー単価を低減しつつ、どの程度のレベルでサービス品質を維持できるか？

主な発見

• JTCSアルゴリズムは、グリーディー充電ベースライン（TGC）と比較して平均エネルギー単価を10.86%低く抑え、輸送パフォーマンスに顕著な損失は認められない。
• JTCSにおける総エネルギー支払いは355 USDであり、TGCの505 USDと比較して29.8%削減され、顕著なコスト削減効果が示された。
• JTCSにおける充電エネルギーは15,392 kWhであり、TGCの19,315 kWhと比較して顕著に少ないため、エネルギー使用効率が優れている。
• 充電量が少ないにもかかわらず、ピーク時間帯に十分なバッテリー残量を維持できており、必要な場合にのみ残存エネルギーが急激に低下する。
• 最終日のエネルギー残量が初期値を下回らないようにすることで、複数日間にわたりシステムが安定し、長期的なスケーラビリティが可能である。
• 高単価期間中に過剰充電を回避しつつも、輸送需要を満たすことができることから、動的条件下でも高いロバストネスを示した。