[論文レビュー] Optimal Nonpreemptive Scheduling in a Smart Grid Model

Fu-Hong Liu, Hsiang-Hsuan Liu+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 22, 2016

Smart Grid Energy Management被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、任意の電力要件および期間を有するスマートグリッドにおける非プリエンプティブスケジューリングの最適化のための最初のオンラインアルゴリズムを提案する。凸な負荷コスト関数のもとで総電力コストを最小化する。アルゴリズムが最適な競合比を達成することを証明し、問題が固定パrameter可 tractable（固定パrameter可 tractable）であることを確立する。

ABSTRACT

We study a scheduling problem arising in demand response management in smart grid. Consumers send in power requests with a flexible feasible time interval during which their requests can be served. The grid controller, upon receiving power requests, schedules each request within the specified interval. The electricity cost is measured by a convex function of the load in each timeslot. The objective is to schedule all requests with the minimum total electricity cost. Previous work has studied cases where jobs have unit power requirement and unit duration, and offline setting was considered. We extend the study to arbitrary power requirement and duration, which has been shown to be NP-hard. We give the first online algorithm for the problem, and prove the competitive ratio is optimal. We also prove that the problem is fixed parameter tractable.

研究の動機と目的

• 任意のジョブ電力要件および期間を有するスマートグリッドにおけるスケジューリングアルゴリズムのギャップを埋める。
• 凸な負荷コスト関数のもとで総電力コストを最小化する形で需要応答スケジューリング問題を定式化する。
• 単位電力および単位期間のジョブに限限された先行研究を、より一般かつ現実的な設定に拡張する。
• 一般化された問題に対して、競合比において証明可能な最適性を有するオンラインアルゴリズムを提供する。
• 最大重複リクエスト数をパラメータとして用いた場合の問題の固定パrameter可 tractability（固定パrameter可 tractability）を確立する。

提案手法

• 各リクエストに対して柔軟な時間インターバルを有する非プリエンプティブでオンラインの最適化タスクとしてスケジューリング問題をモデル化する。
• 各タイムスロットにおける合計負荷の凸関数として電力コストを定義し、現実のグリッド価格動態を反映する。
• 将来のリクエストを事前に知らない状態で、到着したリクエストを動的にスケジューリングする新しいオンラインアルゴリズムを設計する。
• 下界を構築し、それとアルゴリズムの性能を一致させることで、アルゴリズムの競合比が最適であることを証明する。
• パrameterized複雑度解析を用いて、最大重複リクエスト数をパラメータとして用いた場合に問題が固定パrameter可 tractable（固定パrameter可 tractability）であることを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スマートグリッドにおける任意の電力および期間を有する非プリエンプティブスケジューリングのためのオンラインアルゴリズムが達成可能な最適な競合比は何か？
• RQ2 一般化されたスケジューリング問題に対して、この最適な競合比を達成するオンラインアルゴリズムを設計できるか？
• RQ3 リクエストの重複といった構造的パラメータに関して、問題の複雑度はどのようにスケーリングされるか？
• RQ4 最大同時リクエスト数のような自然なパラメータ化のもとで、問題は固定パrameter可 tractable（固定パrameter可 tractability）であるか？

主な発見

• 提案されたオンラインアルゴリズムは、理論的下界と一致する最適な競合比を達成する。
• 任意の電力および期間に一般化された場合、問題がNP困難であることが証明され、計算上の困難性が確認される。
• 最大重複リクエスト数をパラメータとして用いた場合、問題は固定パrameter可 tractable（固定パrameter可 tractability）である。
• アルゴリズムは将来のリクエストを事前に知らない状態で動作するため、リアルタイムのスマートグリッド応用に適している。
• 凸な負荷コスト関数により、電力料金の現実的なモデリングが保証され、実用的関連性が向上する。