論文の概要: A Novel Demand Response Model and Method for Peak Reduction in Smart Grids -- PowerTAC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12520v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 09:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 14:15:56.418516
• Title: A Novel Demand Response Model and Method for Peak Reduction in Smart Grids -- PowerTAC
• Title（参考訳）: スマートグリッドにおける新しい需要応答モデルとピーク低減手法 -- PowerTAC
• Authors: Sanjay Chandlekar, Arthik Boroju, Shweta Jain and Sujit Gujar
• Abstract要約: 本研究は,実世界のスマートグリッドシミュレータPowerTACにおいて,そのような提案を受け入れる可能性に対するインセンティブの影響について検討する。 MJS-ExpResponse は,予算制約の下で期待される削減を最大化することにより,各エージェントにディスカウントを出力するアルゴリズムである。 テストベッドとしてPowerTACシミュレータを用いた実世界のスマートグリッドシステムにおいて,需要ピークを緩和するアルゴリズムの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.89897139129592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the widely used peak reduction methods in smart grids is demand response, where one analyzes the shift in customers' (agents') usage patterns in response to the signal from the distribution company. Often, these signals are in the form of incentives offered to agents. This work studies the effect of incentives on the probabilities of accepting such offers in a real-world smart grid simulator, PowerTAC. We first show that there exists a function that depicts the probability of an agent reducing its load as a function of the discounts offered to them. We call it reduction probability (RP). RP function is further parametrized by the rate of reduction (RR), which can differ for each agent. We provide an optimal algorithm, MJS--ExpResponse, that outputs the discounts to each agent by maximizing the expected reduction under a budget constraint. When RRs are unknown, we propose a Multi-Armed Bandit (MAB) based online algorithm, namely MJSUCB--ExpResponse, to learn RRs. Experimentally we show that it exhibits sublinear regret. Finally, we showcase the efficacy of the proposed algorithm in mitigating demand peaks in a real-world smart grid system using the PowerTAC simulator as a test bed.
• Abstract（参考訳）: スマートグリッドで広く使われているピーク低減手法の1つは需要応答であり、配電会社からの信号に応じて顧客(エージェント)の使用パターンの変化を分析する。 多くの場合、これらの信号はエージェントに提供されるインセンティブの形式である。 本研究は,実世界のスマートグリッドシミュレータPowerTACにおいて,そのような提案を受け入れる可能性に対するインセンティブの影響について検討する。 まず,エージェントが提供した割引の関数として負荷を低減させる可能性を示す関数が存在することを示す。 これを還元確率(RP)と呼ぶ。 RP関数は還元率(RR)によってさらにパラメータ化され、各剤ごとに異なる。 MJS-ExpResponse は,予算制約の下で期待される削減を最大化することにより,各エージェントにディスカウントを出力するアルゴリズムである。 RRが不明な場合、MJSUCB-ExpResponseというマルチアーマッド・バンド(MAB)ベースのオンラインアルゴリズムを提案し、RRを学習する。 実験により,亜線形後悔を示すことが示された。 最後に,PowerTACシミュレータをテストベッドとした実世界のスマートグリッドシステムにおいて,需要ピークを緩和するアルゴリズムの有効性を示す。

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