Cooperative Relaying Strategies for Smart Grid Communications: Bargaining Models and Solutions
Notice bibliographique
Résumé
In smart grid, the frequency regulation can be provided by both the automatic generation control (AGC) and the demand-side regulation, and the regulation errors increase the electricity costs to the utility company. The demand-side regulation adopts a hierarchical communication architecture, and the data aggregator unit (DAU) may suffer from congestions which consequently increase the costs to the utility company for more AGC service except for the demand-side regulation. In this paper, we employed the base stations as relays and formulated the electricity costs-based upon the regulation errors and the packets loss model. Specifically, the utility company decides the relaying bandwidth to minimize its electricity costs, and the relay selects the base price to maximize its profits. The novelty of this paper is twofold. First, we formulate the interactions between the utility company and the relay as a bargaining problem. Second, we utilize the Nash bargaining solution (NBS) and Raiffa-Kalai-Smorodinsky (RBS) bargaining solution to achieve the Pareto-optimal outcome. Furthermore, we extended the results to the case with multiple DAUs and multiple relays. The numerical results demonstrate the cost reduction of the utility company and the profit increase of the relay under the NBS or RBS strategy. In addition, the NBS strategy can bring about more profits for the relay than the RBS strategy, while the RBS strategy can provide a fairer payoff allocation and lower costs to the utility company than the NBS strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».