[论文解读] Game-Theoretic Electric Vehicle Charging Management Resilient to Non-Ideal User Behavior

Chathurika P. Mediwaththe, David B. Smith|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2017

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 3被引用 28

一句话总结

本文提出了一种面向电动汽车（EV）聚合商之间电动汽车充电管理的博弈论框架，将它们的战略互动建模为在理想与非理想（基于前景理论）行为下的两阶段非合作博弈。研究证明，即使聚合商做出主观且非理性的决策，协调式EV充电仍能实现稳健的成本节约与峰值负荷降低——具体表现为50.30%的PAR降低，且在所有情况下均保持子博弈完美ϵ-纳什均衡。

ABSTRACT

In this paper, an electric vehicle (EV) charging competition, among EV aggregators that perform coordinated EV charging, is explored while taking into consideration potential non-ideal actions of the aggregators. In the coordinated EV charging strategy presented in this paper, each aggregator determines EV charging start time and charging energy profiles to minimize overall EV charging energy cost by including consideration of the actions of the neighboring aggregators. The competitive interactions of the aggregators are modeled by developing a two-stage non-cooperative game among the aggregators. The game is then studied under prospect theory to examine the impacts of non-ideal actions of the aggregators in selecting EV charging start times according to subjectively evaluating their opponents' actions. It is shown that the non-cooperative interactions among the aggregators lead to a subgame perfect $\\epsilon$-Nash equilibrium when the game is played with either ideal, or non-ideal, actions of the aggregators. A case study presented demonstrates that the benefits of the coordinated EV charging strategy, in terms of energy cost savings and peak-to-average ratio reductions, are significantly resilient to non-ideal actions of the aggregators.

研究动机与目标

• 在非理想、主观决策条件下，对协调充电中EV聚合商之间的战略互动进行建模。
• 分析协调式EV充电效益在现实场景中面对非理性行为偏离时的韧性。
• 在理想与非理想用户行为下，建立子博弈完美ϵ-纳什均衡的存在性。
• 评估前景理论对EV充电中能源成本节约与峰值-平均比（PAR）降低的影响。
• 证明当聚合商表现出非理性或主观行为时，协调充电的效益依然保持稳定。

提出的方法

• 将EV聚合商的互动形式化为两阶段非合作博弈，以建模战略性的EV充电决策。
• 应用前景理论，以建模聚合商在选择充电起始时间时的非理想、主观行为。
• 使用期望效用理论作为理性行为的基准，并比较前景理论下的结果。
• 通过数值仿真评估在不同风险偏好水平（α值）下的成本节约与PAR降低。
• 引入各聚合商独立的α值（风险敏感度）矩阵，以模拟异质的非理想行为。
• 通过子博弈完美ϵ-纳什均衡分析，在两种行为模型下均验证均衡的存在性。

实验结果

研究问题

• RQ1 当聚合商表现出非理想行为时，EV充电竞争中是否存在子博弈完美ϵ-纳什均衡？
• RQ2 EV聚合商的非理想、主观决策如何影响协调充电的成本节约与峰值负荷调节？
• RQ3 在基于前景理论的行为下，协调EV充电的效益在多大程度上保持韧性？
• RQ4 不同水平的风险敏感度（α）如何影响能源成本节约与PAR降低？
• RQ5 当聚合商具有异质风险偏好时，系统性能会发生什么变化？

主要发现

• 在α=0.7的前景理论下，协调式EV充电策略的平均预期成本节约比期望效用理论高出约0.1%。
• 峰值-平均比（PAR）降低具有高度韧性，从期望效用下的50.16%略微提升至异质前景理论下的50.30%（α = 0.7, 0.5, 0.9, 0.1, 0.3）。
• 当α ∈ [0, 0.6]时，成本节约与期望效用理论下的结果几乎完全相同，仅减少0.01%。
• 当α ≤ 0.6时，PAR降低略低于期望效用理论下的水平，这是由于非理想竞争导致的更高峰值负荷所致。
• 无论聚合商是否理想行为，系统均保持子博弈完美ϵ-纳什均衡。
• 协调充电的效益——尤其是降低电网峰值负荷与能源成本——对EV聚合商的非理想、主观行为表现出显著韧性。