[論文レビュー] Prospect Theory for Enhanced Smart Grid Resilience Using Distributed Energy Storage

Georges El Rahi, Anibal Sanjab+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 7, 2016

Smart Grid Energy Management参考文献 9被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、スマートグリッドのレジリエンスを強化するため、マイクログリッドオペレータ（MGO）のエネルギー貯蔵意思決定を最適化するため、プロスペクト理論に基づくベイジアンゲームモデルを提案する。主観的な参照点を組み込むことで、リスク志向性を反映させたモデルは、古典的ゲーム理論とは対照的に、緊急時の価格が上昇する際、MGOが著しく多くまたは少なくエネルギーを貀장することを示している。これは行動経済学がレジリエンス計画において果たす重要な役割を強調する。

ABSTRACT

The proliferation of distributed generation and storage units is leading to the development of local, small-scale distribution grids, known as microgrids (MGs). In this paper, the problem of optimizing the energy trading decisions of MG operators (MGOs) is studied using game theory. In the formulated game, each MGO chooses the amount of energy that must be sold immediately or stored for future emergencies, given the prospective market prices which are influenced by other MGOs' decisions. The problem is modeled using a Bayesian game to account for the incomplete information that MGOs have about each others' levels of surplus. The proposed game explicitly accounts for each MGO's subjective decision when faced with the uncertainty of its opponents' energy surplus. In particular, the so-called framing effect, from the framework of prospect theory (PT), is used to account for each MGO's valuation of its gains and losses with respect to an individual utility reference point. The reference point is typically different for each individual and originates from its past experiences and future aspirations. A closed-form expression for the Bayesian Nash equilibrium is derived for the standard game formulation. Under PT, a best response algorithm is proposed to find the equilibrium. Simulation results show that, depending on their individual reference points, MGOs can tend to store more or less energy under PT compared to classical game theory. In addition, the impact of the reference point is found to be more prominent as the emergency price set by the power company increases.

研究の動機と目的

• 緊急時のレジリエンスを目的としたマイクログリッドエネルギー貯蔵意思決定における行動モデルの欠如に対処すること。
• 他のMGOのエネルギー余剰状況についての不完全情報下で、MGOの戦略的選択をベイジアンゲームを用いてモデル化すること。
• プロスペクト理論のフレーミング効果を組み込み、個々のMGOが個人の参照点に基づいて利益や損失をどのように認識するかを反映させること。
• 参照点と緊急価格がエネルギー貯蔵行動およびグリッドのレジリエンス結果に与える影響を分析すること。
• 古典的ゲーム理論とプロスペクト理論を比較し、貯蔵均衡とレジリエンスパフォーマンスの予測を検証すること。

提案手法

• 他のMGOの余剰状況についての不完全情報下で、MGOがエネルギー貯蔵量を選択する非協力的ベイジアンゲームを定式化する。
• MGOの効用をプロスペクト理論でモデル化し、過去の経験と将来の期待が反映された個別参照点を用いる。
• 古典的ゲーム理論（CGT）の閉形式ベイジアンナッシュ均衡を導出するとともに、プロスペクト理論（PT）均衡のための最適応答アルゴリズムを提案する。
• 損失回避の効用関数を用い、参照点を介して、認識された利益・損失に基づくリスク回避またはリスク求心を捉える。
• 変動する緊急価格と参照点を想定したシナリオをシミュレートし、貯蔵行動と合計貯蔵エネルギーを評価する。
• 混合戦略均衡下で、合理的（CGT）と主観的（PT）MGOの結果を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 プロスペクト理論のフレーミング効果を組み込むことで、古典的ゲーム理論と比較してMGOのエネルギー貯蔵意思決定はどのように変化するか？
• RQ2 不確実性下での個別参照点が、MGOの貯蔵戦略に与える影響は何か？
• RQ3 緊急エネルギー価格が、参照点への貯蔵意思決定の感受性に与える影響は何か？
• RQ4 2つのMGOからなるシステムで、1つが合理的（CGT）で他方が主観的（PT）の場合、どのような結果が得られるか？
• RQ5 行動モデルが、合計貯蔵エネルギーと重要な負荷要件の満たし方の両方に与える影響の程度はどの程度か？

主な発見

• 緊急価格が10.2/kWhの場合、MGOの参照点にかかわらず、合計貯蔵エネルギーは変化しない。
• 緊急価格が11/kWhの場合、参照点の変動により、古典的ゲーム理論の結果から最大10%の合計貯蔵エネルギーのずれが生じる。
• 12/kWhの場合、参照点の影響は最大17%の貯蔵エネルギーのずれにまで拡大し、行動的要因の影響が強まっていることが示唆される。
• 損失乗数（λ）が上昇するにつれ、MGOはよりリスク回避的になり、損失を避けるために貯蔵エネルギーを減らす。このため、重要な負荷を満たすには、より高い緊急価格が必要となる。
• 1つのMGOが合理的で他方が主観的である場合、合理的MGOは主観的MGOの参照点に応じて、自らの貯蔵戦略を調整し、それに応じて貯蔵量を増減させる。
• 高い参照点（例：25）では、プロスペクト理論の行動的効果が薄れ、合理的MGOと主観的MGOは両方とも最大容量の0.88に収束する。