A Discounted Stochastic Multiplayer Game Approach for Vehicle-to-Grid Voltage Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Along with the diversification of electricity market, the voltage regulation (VR) service is opened up to various qualified providers to meet the enormous demand, among which, the electric vehicle (EV) aggregators (AGGs) can integrate the scattered EVs and play the role of VR sources with a high response speed and low cost. In order to coordinate the VR service providers to satisfy the total VR requirement, auction mechanisms are widely used to select VR sources to achieve better performance. Yet, it is challenging to optimize the strategy of each EV AGG in the auction process due to the stochastic EV mobility, various distribution network topology, and the competition mechanism. To address these challenges, we proposed a discounted stochastic multiplayer game (DSMG) approach to analyze the competition among EV AGGs. Due to the constraint of distribution network topology, the efficiency of the VR sources at different locations can be different. Thus, the impact of distribution network topology on the VR efficiency is investigated by DSO when evaluating the capacity of AGGs. The randomness of EV numbers is considered when predicting the AGGs' available VR capacity so that the tendency for the AGGs to follow the optimal strategies can be modeled accurately. Accordingly, a linear power flow analysis approach and a battery pool model are developed to address the distribution network topology and EV mobility, respectively. Then, the DSMG approach is used in the VR auction process to optimize the AGGs' strategies. The existence proof of the stationary Markov perfect equilibrium is presented, and the corresponding algorithms to obtain the equilibrium is proposed. The performance of the proposed DSMG approach is evaluated and compared with other approaches based on the IEEE 33-bus test feeder, IEEE 123-bus test feeder, and the real-world generation and load data from PVWatts Calculator and Market Analysis and Information System, respectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».