A Game-Theoretical Scheme in the Smart Grid With Demand-Side Management: Towards a Smart Cyber-Physical Power Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
The smart grid is becoming one of the fundamental cyber-physical systems due to the employment of information and communication technology. In the smart grid, demand-side management (DSM) based on real-time pricing is an important mechanism for improving the reliability of the grid. Electricity retailers in the smart grid can procure electricity from various supply sources, and then sell it to the customers. Therefore, it is critical for retailers to make effective procurement and price decisions. In this paper, we propose a novel game-theoretical decision-making scheme for electricity retailers in the smart grid using real-time pricing DSM. We model and analyze the interactions between the retailer and electricity customers as a four-stage Stackelberg game. In the first three stages, the electricity retailer, as the Stackelberg leader, makes decisions on which electricity sources to procure electricity from, how much electricity to procure, and the optimal retail price to offer to the customers, to maximize its profit. In the fourth stage, the customers, who are the followers in the Stackelberg game, adjust their individual electricity demand to maximize their individual utility. Simulation results show that the retailer and customers can achieve a higher profit and higher utility using our proposed decision-making scheme. We also analyze how the system parameters affect the procurement and price decisions in the proposed decision-making scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».