[논문 리뷰] Automated Linear Function Submission-based Double Auction for Emergent Real-Time Pricing in a Regional Smart Grid.

Tadahiro Taniguchi, Koki Kawasaki외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 03. 22.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 30인용 수 2

한 줄 요약

이 논문은 이중 분해 기반 실시간 가격 설정(RTP) 알고리즘의 가격 역학과 일치시키는 방식으로 실시간 지역 스마트 그룹에서 수요와 공급을 정확히 균형 잡는 선형 함수 제출 기반 이중auction(LFS-DA) 메커니즘을 제안한다. 이 방법은 선형 함수 형태의 입찰/매도 제출을 통한 자동화되고 기하학적으로 나타나는 가격 설정을 통해 사회복리 최적화를 보장한다.

ABSTRACT

This paper presents a clarification of the relationship between a real-time pricing (RTP) algorithm, which we derived on the basis of a dual decomposition framework, and a linear function submission-based double auction (LFS-DA) algorithm for regional smart grids. The double auction technique involves the use of linear demand and supply functions by multi-agents when they submit bids and asks to an auctioneer in a regional electricity market. In this paper, we introduce a concise LFSDA method, which is able to achieve an exact balance between electricity demand and supply for each time slot throughout learning phase. We proved that the price profile dynamics of the LFS-DA method are equal to those achieved by RTP controlled by the algorithm derived from the dual decomposition framework after deriving the RTP algorithm. This means that the price controller emerging as a result of the use of the double auction technique can maximize the social welfare of the regional smart grid. A simulation experiment was used to examine the validity of the proposed mechanism.

연구 동기 및 목표

• 이중 분해 기반 실시간 가격 설정(RTP) 알고리즘과 선형 함수 제출 기반 이중auction(LFS-DA) 간의 등가성을 지역 스마트 그룹에서 명확히 하기 위해.
• 학습 단계 동안 모든 시간 간격에서 정확한 수요공급 균형을 보장하는 간결한 LFS-DA 메커니즘을 개발하기 위해.
• LFS-DA에서 기대되는 가격 프로파일이 이중 분해 프레임워크에서 유도된 최적의 가격 역학과 일치하는지 입증하기 위해.
• 시뮬레이션을 통해 이 메커니즘이 사회복리를 최대화하는 데 효과적인지 검증하기 위해.

제안 방법

• LFS-DA 메커니즘은 다중 에이전트가 지역 전력 시장의 경매자에게 제출하는 선형 수요 및 공급 함수를 사용한다.
• 경매자는 집계된 입찰과 매도 제출 기반으로 청산 가격과 청산 수량을 결정하여 시장 청산을 수행한다.
• 이 방법은 이중 분해에서 유도된 RTP 알고리즘의 가격 역학과 정확히 동일한 가격 역학을 생성한다는 수학적 증명이 있다.
• 반복적 학습과 가격 조정을 통해 모든 시간 간격에서 정확한 수요공급 균형을 보장한다.
• 경제적 효율성 원칙을 통합하여 탈중앙화된 지역 그룹 운영에서 사회복리를 최대화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 LFS-DA 메커니즘의 가격 프로파일은 이중 분해 기반 실시간 가격 설정 알고리즘과 어떻게 비교되는가?
• RQ2 LFS-DA 메커니즘은 학습 단계 동안 모든 시간 간격에서 정확한 수요공급 균형을 달성할 수 있는가?
• RQ3 LFS-DA 메커니즘은 지역 스마트 그룹에서 사회복리를 얼마나 최대화하는가?
• RQ4 이중 분해 기반 RTP와 이중auction 메커니즘 간의 가격 역학 관계는 어떠한가?

주요 결과

• LFS-DA 메커니즘의 가격 프로파일 역학은 이중 분해 기반 RTP 알고리즘과 정확히 동일하여 가격 결과 측면에서 등가성을 확인한다.
• LFS-DA 메커니즘은 학습 단계 동안 모든 시간 간격에서 정확한 수요공급 균형을 성공적으로 달성하여 시장 청산을 보장한다.
• LFS-DA에서 기대되는 가격 설정 메커니즘은 이중 분해 프레임워크의 최적 RTP 해법과 이론적으로 등가되므로 지역 스마트 그룹에서 사회복리를 최대화한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 메커니즘이 실시간 전력 시장 운영에서 효과성과 안정성 모두를 입증한다.