[논문 리뷰] Joint Transportation and Charging Scheduling in Public Vehicle Systems - A Game Theoretic Approach

Ming Zhu, Xiao-Yang Liu외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 12. 20.

Electric Vehicles and Infrastructure참고 문헌 32인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 실시간 전력 가격을 고려한 공공차량(PV) 시스템의 통합 이동 및 충전 스케줄링(JTCS) 알고리즘을 제안한다. 케이크 자르기 게임을 활용하여 에너지 비용과 서비스 품질을 균형 잡는다. PV 그룹을 전략적 플레이어로 모델링함으로써 JTCS는 탐욕스러운 충전 방식보다 평균 에너지 가격을 10.86% 낮추면서도 실제 뉴욕 택시 및 전력망 데이터를 바탕으로 이동 성능은 거의 동일하게 유지한다.

ABSTRACT

Public vehicle (PV) systems are promising transportation systems for future smart cities which provide dynamic ride-sharing services according to passengers' requests. PVs are driverless/self-driving electric vehicles which require frequent recharging from smart grids. For such systems, the challenge lies in both the efficient scheduling scheme to satisfy transportation demands with service guarantee and the cost-effective charging strategy under the real-time electricity pricing. In this paper, we study the joint transportation and charging scheduling for PV systems to balance the transportation and charging demands, ensuring the long-term operation. We adopt a cake cutting game model to capture the interactions among PV groups, the cloud and smart grids. The cloud announces strategies to coordinate the allocation of transportation and energy resources among PV groups. All the PV groups try to maximize their joint transportation and charging utilities. We propose an algorithm to obtain the unique normalized Nash equilibrium point for this problem. Simulations are performed to confirm the effects of our scheme under the real taxi and power grid data sets of New York City. Our results show that our scheme achieves almost the same transportation performance compared with a heuristic scheme, namely, transportation with greedy charging; however, the average energy price of the proposed scheme is 10.86% lower than the latter one.

연구 동기 및 목표

• 실시간 전력 가격 하에서 자율 주행 전기 공공차량 시스템의 통합 이동 및 충전 스케줄링 문제를 해결하기 위해.
• 동적이고 고밀도의 PV 운영 환경에서 승객 서비스 제공과 비용 효율적인 배터리 충전 간의 상충 요구를 균형 잡기 위해.
• 정점 시간대에 에너지 부족을 방지하면서도 충전 비용을 최소화함으로써 장기적인 시스템 지속 가능성을 확보하기 위해.
• PV 그룹 간의 확장 가능하고 균형 기반의 협업 메커니즘을 개발하기 위해, 클라우드 및 스마트 그리드와 연계하여.

제안 방법

• PV 그룹 간 에너지 및 서비스 자원의 전략적 할당을 모델링하기 위해 통합 이동 및 충전 스케줄링 문제를 케이크 자르기 게임으로 수리적으로 정의한다.
• 실시간 가격 하에서 이동 성과, 배터리 만족도, 충전 비용를 모두 수용하는 복합 유틸리티 함수를 정의한다.
• 제안된 게임 이론적 프레임워크 내에서 정규화된 내쉬 균형의 존재성과 유일성을 증명한다.
• 제약 최적화를 사용하여 이 균형을 효율적으로 계산하는 JTCS 알고리즘을 설계한다.
• 시뮬레이션 프레임워크에 뉴욕 택시 및 전력망 데이터셋에서 유래한 실시간 전력 가격과 동적 승객 수요 데이터를 통합한다.
• JTCS를 탐욕스러운 충전(TGC) 기반 기준 대비 시뮬레이션을 통해 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실시간 전력 가격 하에서 공공차량 시스템은 어떻게 이동 수요와 에너지 충전을 최적의 균형으로 조율할 수 있는가?
• RQ2 어떤 게임 이론적 모델이 PV 그룹 간의 효율적 협업을 가능하게 하여 공동으로 유틸리티를 극대화하고 에너지 비용을 최소화하는가?
• RQ3 공공차량 시스템의 통합 이동 및 충전 운영에서 유일하고 안정적인 균형을 달성할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방식은 에너지 비용과 서비스 성능 측면에서 탐욕스러운 충전 방식과 비교해 어떻게 다를 수 있는가?
• RQ5 전략적 스케줄링을 통해 평균 에너지 가격을 낮추면서도 서비스 품질을 얼마나 잘 유지할 수 있는가?

주요 결과

• JTCS 알고리즘은 탐욕스러운 충전 기준(TGC) 대비 평균 에너지 가격을 10.86% 낮추면서도 이동 성능에 유의미한 손실가 없이 유지한다.
• JTCS 하에서 총 에너지 지불액은 355 USD로, TGC 기준 505 USD 대비 29.8% 감소하여 현저한 비용 절감 효과를 보였다.
• JTCS 하에서 충전된 에너지량은 15,392 kWh로, TGC의 19,315 kWh보다 유의미하게 낮아 더 효율적인 에너지 사용을 나타낸다.
• 낮은 충전량에도 불구하고 JTCS는 정점 시간대에 충분한 배터리 수준을 유지하며, 필요할 경우에만 잔여 에너지가 급격히 감소한다.
• 최종 일일 에너지 수준이 초기 수준 이하로 떨어지지 않도록 보장함으로써 수많은 일수에 걸쳐 안정성을 확보하여 장기적 확장 가능성을 확보한다.
• 고가 전력 시간대에 과도한 충전을 피하면서도 여전히 이동 수요를 충족시키므로, 동적 조건 하에서도 뛰어난 내구성을 입증한다.