[논문 리뷰] A Bilevel Framework for Optimal Price-Setting of Time-and-Level-of-Use Tariffs

Mathieu Besançon, Miguel F. Anjos외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 03.

Energy, Environment, and Transportation Policies인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 시간 및 사용 수준에 따른 전기 요금(TLOU) 수단을 최적화하기 위해 이중 최적화 프레임워크를 제안하며, 용량 제약 조건 하에서 사용자 행동을 모델링하여 공급자의 과소비 위험을 최소화한다. 사용자 결정의 이산적 구조를 활용함으로써 이중목표 이중 최적화 문제를 효율적으로 해결하며, 데이터 기반 실험을 통해 비용 효율적이고 수요 인식 기반의 가격 설정이 가능함을 입증한다. 과도한 사용이 줄어든다.

ABSTRACT

Time-and-Level-of-Use (TLOU) is a recently proposed pricing policy for energy, extending Time-of-Use with the addition of a capacity that users can book for a given time frame, reducing their expected energy cost if they respect this self-determined capacity limit. We introduce a variant of the TLOU defined in the literature, aligned with the supplier interest to prevent unplanned over-consumption. The optimal price-setting problem of TLOU is defined as a bilevel, bi-objective problem anticipating user choices in the supplier decision. An efficient resolution scheme is developed, based on the specific discrete structure of the lower-level user problem. Computational experiments using consumption distributions estimated from historical data illustrate the effectiveness of the proposed framework.

연구 동기 및 목표

• 공급자와 일치하는 시간 및 사용 수준에 따른 전기 요금(TLOU)의 변형을 도입하여 전력 시스템에서 예상치 못한 과소비 문제를 해결하고자 한다.
• 용량 제약 조건 하에서 사용자 행동을 예측할 수 있는 이중 최적화 문제로 최적의 가격 설정 문제를 수립하고자 한다.
• 하위 수준의 사용자 결정 문제의 이산적 구조에 맞는 효율적인 해법을 개발하고자 한다.
• 실제 역사적 소비 데이터를 사용하여 프레임워크를 평가함으로써 수요 변동성 감소 및 요금 효율성 향상 효과를 평가하고자 한다.

제안 방법

• 논문은 TLOU 가격 설정 문제를 이중 최적화로 수립한다: 상위 수준은 공급자 위험을 최소화하기 위해 요금을 설정하고, 하위 수준은 용량 제한 하에서 사용자 결정을 모델링한다.
• 하위 수준의 사용자 문제는 이산 선택 문제로 모델링되며, 사용자는 예상 에너지 비용을 최소화하기 위해 시간대와 용량 수준을 선택한다.
• 사용자 결정의 이산적 성격을 활용한 맞춤형 알고리즘을 사용하여 이중 최적화 문제를 해결함으로써 일반적인 이중 최적화 솔버보다 계산 효율성이 향상된다.
• 프레임워크는 역학적 소비 분포를 통합하여 사용자 행동을 추정하고 가격 설정 결과를 검증한다.
• 이중 목표 최적화를 지원하여 공급자 비용 최소화와 사용자 비용 절감을 균형 있게 조절한다.
• 분해 기반 해결 기법을 사용하여 중첩된 최적화 문제를 다루어 확장성과 수렴성을 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 예상치 못한 과소비를 방지하면서도 공급자 목표와 일치하는 TLOU 요금을 어떻게 최적화하여 설정할 수 있는가?
• RQ2 사용자의 용량 선택이 전력 가격 체계의 전체 효율성과 위험에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 사용자 결정 공간이 이산적일 경우, 요금 설계 문제의 이중 구조를 어떻게 효율적으로 해결할 수 있는가?
• RQ4 제안된 프레임워크는 표준 시간대 기반 요금 체계에 비해 기대 사용자 비용과 전체 시스템 수요 변동성을 얼마나 줄이는가?

주요 결과

• 제안된 이중 최적화 프레임워크는 용량 제약 조건 하에서 사용자 행동을 성공적으로 모델링하여 공급자가 예상치 못한 과소비를 사전에 예측하고 완화할 수 있다.
• 맞춤형 해법은 사용자 결정의 이산적 구조를 효율적으로 처리하여 일반적인 이중 최적화 솔버보다 계산 성능에서 뛰어나다.
• 실제 역사적 소비 데이터를 활용한 계산 실험 결과, 기대 사용자 비용은 감소시키면서도 공급자 위험 관리가 유지됨을 확인했다.
• 결과적으로 공급자 친화적인 TLOU 변형은 비용 최소화와 수요 안정성 간의 균형을 효과적으로 확보하며 요금 효율성을 향상시킨다.