[论文解读] Research Needed in Computational Social Science for Power System Reliability, Resilience, and Restoration

Jaber Valinejad, Lamine Mili+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 22, 2020

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 87被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于代理的社交社会模型，受情绪传染理论启发，用于研究社会动态（尤其是终端用户满意度、媒体传播和合作）如何影响电力系统可靠性与韧性。仿真结果表明，电力短缺和媒体曝光度增加会降低用户满意度，而社会合作则能增强系统韧性，凸显了在电力系统规划与运行中引入计算社会科学的迫切需求。

ABSTRACT

In the literature, smart grids are modeled as cyber-physical power systems without considering the computational social aspects. However, end-users are playing a key role in their operation and response to disturbances via demand response and distributed energy resources. Therefore, due to the critical role of active and passive end-users and the intermittency of renewable energy, smart grids must be planned and operated by considering the computational social aspects in addition to the technical aspects. The level of cooperation, flexibility, and other social features of the various stakeholders, including consumers, prosumers, and microgrids, affect the system efficiency, reliability, and resilience. In this paper, we design an artificial society simulating the interaction between power systems and the social communities that they serve via agent-based modeling inspired by Barsade's theory on the emotional spread. The simulation results show a decline in the consumers' and prosumers' satisfaction levels induced by a shortage of electricity. It also shows the effects of social diffusion via the Internet and mass media on the satisfaction level. In view of the importance of computational social science for power system applications and the limited number of publications devoted to it, we provide a list of research topics that need to be achieved to enhance the reliability and resilience of power systems' operation and planning.

研究动机与目标

• 通过将计算社会科学与技术网络物理模型相结合，填补电力系统研究中的空白。
• 研究终端用户情绪、合作与社会传播如何影响系统可靠性和韧性。
• 通过人工社会框架建模社会行为与电力系统性能之间的相互依赖关系。
• 强调在需求响应与恢复规划中社会因素（如满意度、风险感知与同理心）的重要性。
• 为推进计算社会科学在电力系统运行与规划中的应用提供研究议程。

提出的方法

• 开发一种模拟电力系统与社会群体互动的人工社会代理模型。
• 基于Barsade的情绪传染理论，建模满意度与风险感知的传播。
• 通过大众媒体和互联网平台的社会传播，作为集体情绪状态的驱动因素。
• 将终端用户建模为消费者或产消者，其满意度水平动态变化，受电力可得性与社会影响的影响。
• 模拟负荷削减情景，评估其对用户满意度与合作水平的影响。
• 采用生成式计算社会科学方法，探索个体代理规则所引发的宏观层面涌现行为。

实验结果

研究问题

• RQ1 电力短缺在多大程度上影响电力系统中终端用户的满意度与社会合作？
• RQ2 通过大众媒体传播的社会扩散在电力中断期间在多大程度上加剧或缓解用户不满？
• RQ3 恐惧与同理心等情绪状态在多大程度上影响用户参与需求响应与点对点能源共享？
• RQ4 信任、灵活性与协作等社会行为在增强系统韧性方面发挥何种作用？
• RQ5 如何将计算社会科学模型整合到电力系统规划与运行中以提升可靠性？

主要发现

• 电力短缺导致终端用户满意度明显下降，且在媒体可及性较高的情况下该影响被放大。
• 通过大众媒体平台的社会传播显著影响集体满意度水平，在停电期间加速情绪传播。
• 在感知到风险期间，尤其是电力短缺时期，观察到终端用户之间合作与同理心水平提高。
• 当情绪上感到满意且社会联系紧密时，产消者与消费者表现出更高的灵活性和参与需求响应的意愿。
• 仿真揭示了协调能源共享等集体行为的涌现，这些行为无法仅从个体代理规则中预测。
• 将人工社会模型整合到电力系统运行中，可实现对高成本或高风险情景的虚拟测试，支持基于情景的规划。