[논문 리뷰] Estimation of the Shapley Value of a Peer-to-Peer Energy Sharing Game using Coalitional Stratified Random Sampling

Liyang Han, Thomas Morstyn외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 03. 26.

Mobile Crowdsensing and Crowdsourcing참고 문헌 1인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 피어 투 피어(P2P) 에너지 공유 게임에서 셰플리 값(Shapley value)을 추정하기 위해 수정된 협력 계층 랜덤 샘플링 방법을 제안하며, 확장성 면에서 크게 향상시킨다. 협력 집단을 프로슈머의 분산 에너지 자원(DER) 소유 유형에 따라 계층화하고, 표본 기반 추정을 사용함으로써, 최대 50명의 참가자가 있는 게임에서 공정한 비용 배분을 효율적으로 계산할 수 있다. 이는 낮은 추정 오차를 보이며, 다양한 DER 도입률 하에서 프로슈머의 수익성 향상 추세를 드러낸다.

ABSTRACT

Various peer-to-peer energy markets have emerged in recent years in an attempt to manage distributed energy resources in a more efficient way. One of the main challenges these models face is how to create and allocate incentives to participants. Cooperative game theory offers a methodology to financially reward prosumers based on their contributions made to the local energy coalition using the Shapley value, but its high computational complexity limits the size of the game. This paper explores a stratified sampling method proposed in existing literature for Shapley value estimation, and modifies the method for a peer-to-peer cooperative game to improve its scalability. Finally, selected case studies verify the effectiveness of the proposed coalitional stratified random sampling method and demonstrate results from large games.

연구 동기 및 목표

• 대규모 P2P 에너지 공유 게임에서 셰플리 값 계산의 높은 계산 복잡도 문제를 해결하기 위해.
• 분산 에너지 자원(DER)을 보유한 P2P 에너지 시장에서 협력 게임 이론 기반 비용 배분의 확장성을 향상시키기 위해.
• 협력 에너지 관리 환경에서 정확한 셰플리 값 추정을 위해 계층 샘플링 방법을 적응 및 개선하기 위해.
• 최대 50명의 프로슈머가 있는 사례 연구를 통해 제안된 방법의 효과성과 정확성을 검증하기 위해.
• DER 도입률이 프로슈머 수익성에 미치는 영향을 추정된 셰플리 값들을 통해 분석하기 위해.

제안 방법

• 카스토 등(2017)이 제안한 협력 계층 랜덤 샘플링을 P2P 에너지 공유 게임에 적응하여, 프로슈머의 DER 소유 유형(예: 태양광(PV), 에너지 저장(ES), 또는 없음)에 따라 샘플을 계층화한다.
• 협력 집단의 랜덤 샘플링을 통해 셰플리 값을 추정하며, 각 샘플은 프로슈머가 협력 집단에 기여하는 마진널 기여도를 계산한다.
• 다양한 DER 소유 유형이 샘플링된 협력 집단에 균형 있게 반영되도록 계층화를 적용함으로써 추정 정확도를 향상시킨다.
• 대규모 게임(N=50)에서 정확도와 계산 시간의 균형을 맞추기 위해 프로슈머당 250개의 샘플 크기를 사용한다.
• 협력 에너지 비용 최소화 및 비용 절감 배분을 포함하는 P2P 협력 게임 프레임워크에 샘플링 방법을 통합한다.
• 다양한 샘플 크기 간의 결과 비교와 셰플리 값 추정치의 수렴 정도 평가를 통해 추정 정확도를 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전체 계산을 수행하지 않고도 대규모 P2P 에너지 공유 게임에서 셰플리 값을 효율적으로 추정할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 샘플링 전략의 선택이 P2P 에너지 게임에서 셰플리 값 추정의 정확도와 확장성에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ3 다양한 DER 도입률(PV 및 에너지 저장)이 다양한 프로슈머 유형의 추정 셰플리 값에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ4 DER 소유 유형과 도입률을 변화시킬 때 프로슈머 수익성에 나타나는 추세는 무엇인가?
• RQ5 제안된 샘플링 방법은 50명 이상의 프로슈머가 있는 게임에서 신뢰할 수 있는 셰플리 값 추정을 수행할 수 있는가, 동시에 낮은 오차를 유지하는가?

주요 결과

• 제안된 협력 계층 샘플링 방법은 최대 50명의 프로슈머가 있는 P2P 에너지 게임에서 셰플리 값을 추정할 수 있게 하여, 이전에 20명 이하의 참가자 수에 국한되었던 게임 크기를 크게 확장시켰다.
• 프로슈머당 100개의 샘플을 사용할 경우, 프로슈머당 1,000개의 샘플을 사용한 결과와 매우 유사한 셰플리 값 추정치를 얻었으며, 이는 높은 추정 효율성을 시사한다.
• DER 도입률이 낮을 경우, 태양광(PV) 소유자는 자신이 제공하는 저비용 현지 에너지 덕분에 상당히 높은 셰플리 값을 받는다.
• DER 도입률이 증가함에 따라, 에너지 저장(ES) 소유자와 순수 소비자들이 더 높은 셰플리 값을 받는다. 이는 더 많은 현지 발전 에너지를 흡수하기 때문이며, 이는 가치 분배 패턴의 변화를 반영한다.
• PV 및 ES 시스템을 모두 보유한 프로슈머의 셰플리 값은 PV와 ES 도입률이 동시에 상승함에 따라 감소한다. 이는 전략적 보완 효과를 나타낸다.
• PV 도입률을 변화시키면 모든 프로슈머 유형의 셰플리 값에 상당한 영향을 미치지만, PV 비율을 고정한 상태에서 ES 도입률을 변화시키는 것은 영향을 거의 미치지 못한다.