論文の概要: An Explainable Equity-Aware P2P Energy Trading Framework for Socio-Economically Diverse Microgrid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18738v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 18:38:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.720746
• Title: An Explainable Equity-Aware P2P Energy Trading Framework for Socio-Economically Diverse Microgrid
• Title（参考訳）: 社会経済的逆マイクログリッドのための説明可能なP2Pエネルギートレーディングフレームワーク
• Authors: Abhijan Theja, Mayukha Pal,
• Abstract要約: 本稿では、多目的混合整数線形プログラミング(MILP)、協調ゲーム理論、強化学習(RL)によって駆動される動的エクイティ調整機構を統合する新しいフレームワークを提案する。 この枠組みは、最大72.6%のピーク需要削減と、大きな協力的な利益を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fair and dynamic energy allocation in community microgrids remains a critical challenge, particularly when serving socio-economically diverse participants. Static optimization and cost-sharing methods often fail to adapt to evolving inequities, leading to participant dissatisfaction and unsustainable cooperation. This paper proposes a novel framework that integrates multi-objective mixed-integer linear programming (MILP), cooperative game theory, and a dynamic equity-adjustment mechanism driven by reinforcement learning (RL). At its core, the framework utilizes a bi-level optimization model grounded in Equity-regarding Welfare Maximization (EqWM) principles, which incorporate Rawlsian fairness to prioritize the welfare of the least advantaged participants. We introduce a Proximal Policy Optimization (PPO) agent that dynamically adjusts socio-economic weights in the optimization objective based on observed inequities in cost and renewable energy access. This RL-powered feedback loop enables the system to learn and adapt, continuously striving for a more equitable state. To ensure transparency, Explainable AI (XAI) is used to interpret the benefit allocations derived from a weighted Shapley value. Validated across six realistic scenarios, the framework demonstrates peak demand reductions of up to 72.6%, and significant cooperative gains. The adaptive RL mechanism further reduces the Gini coefficient over time, showcasing a pathway to truly sustainable and fair energy communities.
• Abstract（参考訳）: コミュニティマイクログリッドにおける公平かつダイナミックなエネルギー配分は、特に社会経済的に多様な参加者に奉仕する際には、依然として重要な課題である。 静的な最適化とコスト共有の方法は、しばしば進化する不平等に適応できず、参加者の不満と持続不可能な協力につながります。 本稿では、多目的混合整数線形プログラミング(MILP)、協調ゲーム理論、強化学習(RL)によって駆動される動的株式調整機構を統合する新しいフレームワークを提案する。 フレームワークの中核となるのは、EqWM(Equity-Regarding Welfare Maximization)原則に基づく二段階最適化モデルである。 本稿では,コストと再生可能エネルギーアクセスの観測結果に基づいて,社会経済的重み付けを最適化目標に動的に調整するPPOエージェントを提案する。 このRLを用いたフィードバックループにより、システムは学習し、適応し、より公平な状態に向けて継続的な努力を行うことができる。 透明性を確保するために、説明可能なAI(XAI)は、重み付けされたShapley値から得られる利益配分を解釈するために使用される。 6つの現実的なシナリオにまたがって検証されたこの枠組みは、最大72.6%の需要削減と、大きな協力的利益を実証している。 適応的なRL機構は、時間とともにジニ係数をさらに減少させ、真に持続的で公平なエネルギー共同体への経路を示す。

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