[논문 리뷰] A Double Auction for Charging Scheduling among Vehicles Using DAG-Blockchains

Jianxiong Guo, Xingjian Ding외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 03.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 38인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 DAG 기반 블록체인과 제약 조건이 있는 다중 품목 이중 경매를 사용하여 전기자동차(EV)를 위한 안전하고 확장 가능한 충전 스케줄링 시스템을 제안한다. 진실성 보장, 예산 균형, 시스템 효율성을 확보하면서 EV를 충전 정류장(CS)에 할당하기 위해 Truthful Mechanism for Charging(TMC)과 Efficient Mechanism for Charging(EMC)이라는 두 가지 알고리즘을 도입한다. 시뮬레이션 결과 EMC는 뛰어난 성능을 보여주었다.

ABSTRACT

Electric Vehicles (EVs) are becoming more and more popular in our daily life, which replaces traditional fuel vehicles to reduce carbon emissions and protect the environment. EVs need to be charged, but the number of charging piles in a Charging Station (CS) is limited and charging is usually more time-consuming than fueling. According to this scenario, we propose a secure and efficient charging scheduling system based on a Directed Acyclic Graph (DAG)-blockchain and double auction mechanism. In a smart area, it attempts to assign EVs to the available CSs in the light of their submitted charging requests and status information. First, we design a lightweight charging scheduling framework that integrates DAG-blockchain and modern cryptography technology to ensure security and scalability during performing scheduling and completing tradings. In this process, a constrained multi-item double auction problem is formulated because of the limited charging resources in a CS, which motivates EVs and CSs in this area to participate in the market based on their preferences and statuses. Due to this constraint, our problem is more complicated and harder to achieve truthfulness as well as system efficiency compared to the existing double auction model. To adapt to it, we propose two algorithms, namely Truthful Mechanism for Charging (TMC) and Efficient Mechanism for Charging (EMC), to determine an assignment between EVs and CSs and pricing strategies. Then, both theoretical analysis and numerical simulations show the correctness and effectiveness of our proposed algorithms.

연구 동기 및 목표

• 제한된 충전 인프라를 가진 스마트 시티에서 안전하고 확장 가능하며 프라이버시를 보장하는 충전 스케줄링의 부족을 해결하기 위해.
• 충전 품목의 가용성에 제약이 있는 현실 세계의 제약 조건을 반영하기 위해, EV와 충전 정류장 간의 상호작용을 제약 조건이 있는 다중 품목 이중 경매 모델로 수립하기 위해.
• EV 충전 할당에서 개인적 합리성, 예산 균형, 계산 효율성을 보장하는 메커니즘을 설계하기 위해.
• 진실성, 시스템 효율성, 계산 성능을 기준으로 두 알고리즘—TMC와 EMC—를 평가하고 비교하기 위해.
• 이론적 분석과 시뮬레이션을 통해 EMC가 TMC보다 뛰어난 시스템 효율성을 달성함을 입증하며, 이는 약간의 구매자 진실성 희생을 수반한다.

제안 방법

• 데이터 무결성, 프라이버시, 확장성을 보장하기 위해 비대칭 암호화와 DAG 기반 블록체인을 활용한 경량 충전 스케줄링 프레임워크를 설계하였다.
• EV는 구매자로, CS는 판매자로 간주되며, 각 CS의 충전 자원이 제한되어 있는 제약 조건이 있는 다중 품목 이중 경매 모델을 수립하였다.
• TMC 알고리즘은 메커니즘 설계 접근법을 통해 진실성, 개인적 합리성, 예산 균형을 보장한다.
• EMC 알고리즘은 사전에 실현 불가능한 할당 후보를 제거하고 일시적 집합 기반 최적화를 통해 시스템 효율성을 향상시킨다.
• 두 알고리즘 모두 입찰 청산 과정에서 유도된 가격 전략을 사용하며, 지불액은 입찰에 성공한 입찰자들 중 최고의 입찰가격에 의해 결정된다.
• 시스템 아키텍처는 EV를 경량 노드로, CS를 포괄 노드로 할당하여 DAG 블록체인 상에서 탈중앙화되고 안전한 거래 기록을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제한된 충전 인프라를 가진 스마트 시티에서 전기자동차를 위한 안전하고 확장 가능한 충전 스케줄링 시스템을 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 제약 조건이 있는 다중 품목 공급 조건 하에서 이중 경매 메커니즘이 얼마나 진실성과 시스템 효율성을 보장할 수 있는가?
• RQ3 제안된 DAG 블록체인 아키텍처는 고빈도 전기자동차 충전 거래 상황에서 기존 블록체인에 비해 확장성과 보안성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 특히 극단적인 입찰 상황에서, 진실성과 시스템 효율성 간의 상호 교환 관계는 어떠한가?
• RQ5 다양한 수의 충전 정류장을 고려할 때, TMC와 EMC 알고리즘이 계산 효율성과 시스템 성능 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• EMC 알고리즘이 TMC보다 뚜렷이 높은 시스템 효율성을 달성하며, 충전 정류장의 수가 증가할수록 성능 격차가 커진다.
• EMC는 실현 불가능한 할당 후보를 조기에 제거함으로써 TMC보다 낮은 실행 시간을 기록하여 계산 효율성이 향상된다.
• TMC와 EMC 모두 개인적 합리성, 예산 균형, 계산 효율성을 확보하여 실생활 도입 가능성에 대한 타당성을 입증한다.
• 수치적 시뮬레이션 결과, 구매자가 비진실적인 입찰을 통해 이득을 얻을 수 없음을 확인하여, 두 메커니즘이 실질적으로 강력한 진실성 유도 인cent리브를 제공함을 확인하였다.
• 이론적으로 극단적인 경우에 구매자 진실성에 약간의 한계가 있음에도 불구하고, EMC는 높은 시스템 효율성을 유지하며 실용적 응용에 더 선호된다.
• DAG 기반 블록체인 인fra는 저지연, 수수료 없음, 안전한 거래 기록을 가능하게 하여 고빈도 전기자동차 충전 시장에 적합하다.