[論文レビュー] Smart Routing of Electric Vehicles for Load Balancing in Smart Grids

S. Rasoul Etesami, Walid Saad+2 more|arXiv (Cornell University)|May 10, 2017

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 37被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、電力需要のバランスを保ちつつ、交通渋滞や充電ステーションの待ち時間も考慮した、スマートグリッドにおける電気自動車（EV）の分散型ゲーム理論的ルーティングフレームワークを提案する。非協力ゲーム理論を用いて、地面負荷の分散とEV数の比によって上限が定められる価格の悪さ（PoA）を有界とする純粋戦略ナッシュ均衡の存在を証明し、利己的行動下でも近似的に最適なシステム効率を実現することを保証する。

ABSTRACT

Electric vehicles (EVs) are expected to be a major component of the smart grid. The rapid proliferation of EVs will introduce an unprecedented load on the existing electric grid due to the charging/discharging behavior of the EVs, thus motivating the need for novel approaches for routing EVs across the grid. In this paper, a novel gametheoretic framework for smart routing of EVs within the smart grid is proposed. The goal of this framework is to balance the electricity load across the grid while taking into account the traffic congestion and the waiting time at charging stations. The EV routing problem is formulated as a noncooperative game. For this game, it is shown that selfish behavior of EVs will result in a pure-strategy Nash equilibrium with the price of anarchy upper bounded by the variance of the ground load induced by the residential, industrial, or commercial users. Moreover, the results are extended to capture the stochastic nature of induced ground load as well as the subjective behavior of the owners of EVs as captured by using notions from the behavioral framework of prospect theory. Simulation results provide new insights on more efficient energy pricing at charging stations and under more realistic grid conditions.

研究の動機と目的

• 急増する電気自動車（EV）の非協力的充電によって引き起こされるスマートグリッドにおける負荷の不均衡の課題に対処すること。
• EVが自ら最適にルーティングして充電ステーションへ向かうことを可能にする分散型制御メカニズムを設計すること。
• 交通渋滞、変動する地面負荷、EV所有者の行動的意思決定といった現実要因を組み込むこと。
• 利己的ルーティングにおけるシステム効率を、価格の悪さと社会的コストの指標を用いて定量化すること。
• プロスペクト理論を用いて確率的地面負荷と主観的EV行動に拡張するモデルの拡張。

提案手法

• 各EVが移動コスト、待機コスト、充電コストを含む個別コスト関数を最小化する繰り返し非協力ゲームとしてEVルーティング問題を定式化する。
• ゲームにおける純粋戦略ナッシュ均衡（NE）の存在を証明するためのポテンシャル関数を導入する。
• 価格の悪さ（PoA）の上界を、地面負荷の分散とEV総数の比として導出する。
• コスト関数に確率変数を組み込み、不確実性下でのシステム性能を分析することで、確率的地面負荷へのモデルの拡張を行う。
• 行動研究から得たパrameterを用いてプロスペクト理論（PT）を適用し、EV所有者のリスク感受性の行動をモデル化する。主観的コストと利益の評価を模擬する。
• シミュレーションベースの評価を実施し、異なるEV数と行動的プロファイル下での2次関数的価格と指数関数的価格の2種類の価格制度を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スマートグリッドにおけるEVの利己的ルーティングによって生じる効率損失はどの程度で、それを有界にできるか？
• RQ2 利己的行動下でのシステム性能はどのように低下し、非効率の理論的限界は何か？
• RQ3 分散型でゲーム理論的なアプローチは、交通制約と充電制約を尊重しながら負荷のバランスをとることができるか？
• RQ4 リスク回避や遅延の過大評価といったEV所有者の行動バイアスは、システム効率と価格設計にどのように影響するか？
• RQ5 現実的で多様なEV行動と確率的負荷下で、2次関数的価格と指数関数的価格のどちらがより優れた性能を示すか？

主な発見

• 価格の悪さ（PoA）は、地面負荷の分散とEV総数の比によって上界が定められ、EVの集団が大きい場合には近似的に最適なシステム効率が達成されることを示唆する。
• 達成された任意の純粋戦略ナッシュ均衡は、グリッド全体における負荷バランスを顕著に改善し、社会的コストのよりきつい上限が得られる可能性がある。
• リスク中立なEV（パラメータセットC）では、システムが最良の負荷バランスと最小のPoAを達成するため、行動バイアスがシステム性能を低下させることを示している。
• シミュレーション結果から、2次関数的価格はEV数が多い場合に、指数関数的価格はEV数が少ない場合に優れた効果を示す。
• 主観的評価を持つEV（プロスペクト理論におけるグループDおよびE）は、最悪のシステム結果をもたらし、行動的非効率を是正するための特化した価格メカニズムの必要性を示している。
• 不確実な地面負荷下でも、フレームワークは安定性と効率性を維持しており、ポテンシャル関数アプローチにより不確実性下でも均衡への収束が保証されている。