[论文解读] Economics of Electric Vehicle Charging: A Game Theoretic Approach

Wayes Tushar, Walid Saad+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 2, 2012

Electric Vehicles and Infrastructure被引用 9

一句话总结

本文提出了一种非合作的斯塔克尔贝格博弈模型，用于优化智能电网（领导者）与插电式电动汽车群（追随者）之间的电价和充电策略。通过变分不等式和分布式算法，实现了社会最优均衡，证明在静态环境下其平均单位PEVG效用是粒子群优化（PSO）的1.6倍，是均等分配方案的3.5倍；在动态环境中也取得了类似提升。

ABSTRACT

In this paper, the problem of grid-to-vehicle energy exchange between a smart grid and plug-in electric vehicle groups (PEVGs) is studied using a noncooperative Stackelberg game. In this game, on the one hand, the smart grid that acts as a leader, needs to decide on its price so as to optimize its revenue while ensuring the PEVGs' participation. On the other hand, the PEVGs, which act as followers, need to decide on their charging strategies so as to optimize a tradeoff between the benefit from battery charging and the associated cost. Using variational inequalities, it is shown that the proposed game possesses a socially optimal Stackelberg equilibrium in which the grid optimizes its price while the PEVGs choose their equilibrium strategies. A distributed algorithm that enables the PEVGs and the smart grid to reach this equilibrium is proposed and assessed by extensive simulations. Further, the model is extended to a time-varying case that can incorporate and handle slowly varying environments.

研究动机与目标

• 解决智能电网收益最大化与插电式电动汽车群（PEVG）成本效益优化在电网到车辆电能交换中的冲突。
• 将智能电网与多个PEVG之间的互动建模为具有战略定价与充电决策的非合作斯塔克尔贝格博弈。
• 设计一种分布式算法，使PEVG与电网在无需集中协调的情况下达到社会最优的斯塔克尔贝格均衡。
• 将模型扩展至缓慢变化的时变环境，处理电网电能供应和PEVG电池容量的随机波动。
• 在效用、电能需求与系统效率方面，与基准方案（PSO与均等分配）对比评估性能。

提出的方法

• 构建广义斯塔克尔贝格博弈，其中智能电网作为领导者设定电价以最大化收益，PEVG作为追随者选择充电量以优化兼顾充电收益与成本的效用函数。
• 利用变分不等式理论证明所提博弈模型中社会最优斯塔克尔贝格均衡的存在性与唯一性。
• 设计一种分布式算法，使PEVG与电网通过局部信息交换与价格更新，迭代收敛至均衡解。
• 通过将电网电能供应与PEVG电池容量建模为随时间独立且均匀分布的随机变量，将模型扩展至时变环境。
• 在动态条件下进行系统仿真，时间槽代表高峰时段的30分钟间隔，引入电能供应与需求的随机波动。
• 在平均效用、电能需求与系统性能方面，将所提方案与两种基线方案（粒子群优化PSO与均等分配ED）进行对比。

实验结果

研究问题

• RQ1 在目标冲突的电网到车辆电能交换中，智能电网与多个插电式电动汽车群（PEVG）如何实现战略互动？
• RQ2 所提出的斯塔克尔贝格博弈模型是否能实现平衡电网收益与PEVG效用的社会最优均衡？
• RQ3 能否通过分布式算法使PEVG与电网在无集中控制下达到该均衡？
• RQ4 在电网电能供应与PEVG容量存在随机波动的时变条件下，系统性能如何？
• RQ5 与PSO和均等分配方案相比，所提方案在单位PEVG平均效用方面实现了多大性能提升？

主要发现

• 所提斯塔克尔贝格博弈模型存在社会最优广义斯塔克尔贝格均衡，经由变分不等式分析证明。
• 分布式算法使PEVG与电网仅通过本地信息与价格反馈即可收敛至该均衡。
• 在静态环境中，所提方案在N=25个PEVG时，单位PEVG平均效用比PSO方案高出1.6倍，比均等分配（ED）方案高出3.5倍。
• 在时变环境中，所提方案保持优异性能，所有时间槽中单位PEVG平均效用比PSO高出1.6倍，比ED高出3.8倍。
• 即使在电能供应较低时，单位PEVG的平均需求仍远高于最低电池要求，确保了运行可行性。
• 该模型成功捕捉了电网电能与PEVG容量的动态波动，由于满意度参数与可用电能的随机变化，单位PEVG的电能需求在各时间槽中有所波动。