[論文レビュー] Research Needed in Computational Social Science for Power System Reliability, Resilience, and Restoration

Jaber Valinejad, Lamine Mili+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 22, 2020

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 87被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、感情伝染理論を模倣したエージェントベースの人工社会モデルを提案し、社会的ダイナミクス—特にエンドユーザーの満足度、メディア拡散、協力—が電力システムの信頼性およびレジリエンスに与える影響を調査する。シミュレーション結果から、電力不足とメディア露出の増加はユーザー満足度を低下させる一方で、社会的協力がシステムのレジリエンスを高めることが明らかになった。これは、電力システムの計画および運用における計算社会科学の重要性を強調する。

ABSTRACT

In the literature, smart grids are modeled as cyber-physical power systems without considering the computational social aspects. However, end-users are playing a key role in their operation and response to disturbances via demand response and distributed energy resources. Therefore, due to the critical role of active and passive end-users and the intermittency of renewable energy, smart grids must be planned and operated by considering the computational social aspects in addition to the technical aspects. The level of cooperation, flexibility, and other social features of the various stakeholders, including consumers, prosumers, and microgrids, affect the system efficiency, reliability, and resilience. In this paper, we design an artificial society simulating the interaction between power systems and the social communities that they serve via agent-based modeling inspired by Barsade's theory on the emotional spread. The simulation results show a decline in the consumers' and prosumers' satisfaction levels induced by a shortage of electricity. It also shows the effects of social diffusion via the Internet and mass media on the satisfaction level. In view of the importance of computational social science for power system applications and the limited number of publications devoted to it, we provide a list of research topics that need to be achieved to enhance the reliability and resilience of power systems' operation and planning.

研究の動機と目的

• 技術的サイバーフィジカルモデルと計算社会科学を統合する研究のギャップを埋める。
• エンドユーザーの感情、協力、社会的拡散がシステムの信頼性およびレジリエンスに与える影響を調査する。
• 人工社会フレームワークを通じて、社会的行動と電力システムパフォーマンスの相互依存関係をモデル化する。
• 需要応答および復旧計画における満足度、リスク認識、共感といった社会的要因の重要性を強調する。
• 電力システム運用および計画における計算社会科学の発展に向けた研究アジェンダを提示する。

提案手法

• 電力システムと社会的コミュニティの間の相互作用をシミュレートするエージェントベースの人工社会モデルを開発する。
• バーサードの感情伝染理論に基づき、満足度およびリスク認識の拡散をモデル化する。
• マスメディアおよびインターネットプラットフォームを通じた社会的拡散を、集団的感情状態の駆動要因として組み込む。
• 電力の可用性および社会的影響に影響を受ける動的な満足度を持つ、消費者またはプロシューマーとしてのエンドユーザーをモデル化する。
• 負荷遮断シナリオをシミュレートし、ユーザー満足度および協力水準への影響を評価する。
• 生成的計算社会科学を用いて、個々のエージェントルールから生じる顕在的マクロレベル行動を探索する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 電力不足は、電力システムにおけるエンドユーザーの満足度および社会的協力にどのように影響するか？
• RQ2 マスメディアを通じた社会的拡散は、停電時におけるユーザー不満をどの程度拡大または緩和するか？
• RQ3 恐怖や共感といった感情状態は、需要応答およびピアツーピアエネルギー共有への参加にどのように影響するか？
• RQ4 信頼、柔軟性、協働といった社会的行動は、システムのレジリエンスを高めるために果たす役割は何か？
• RQ5 計算社会科学モデルは、電力システムの計画および運用にどのように統合され、信頼性を向上させることができるか？

主な発見

• 電力不足はエンドユーザーの満足度に顕著な低下をもたらし、メディアへのアクセスが高くなるとその影響が拡大する。
• マスメディアプラットフォームを通じた社会的拡散は、集団的満足度レベルに顕著な影響を与え、停電時における感情の拡散を加速する。
• 特に電力不足下では、ユーザー間の協力および共感が高まり、危険と感じられる期間に顕著に観察される。
• 感情的に満足し、社会的につながっている場合、プロシューマーおよび消費者は、需要応答に参加する柔軟性と意欲を示す。
• シミュレーションから、個々のエージェントルールからは予測できない集団的行動—例えば、協調的なエネルギー共有—が顕在する。
• 人工社会モデルの電力システム運用への統合により、高コストまたは高リスクなシナリオの仮想的テストが可能となり、シナリオベースの計画を支援する。