面向社会经济多元化微电网的可解释公平感知 P2P 能源交易框架
系统与控制
2025-07-28 v1 计算机科学与博弈论
机器学习
系统与控制
摘要
社区微电网中的公平动态能源分配仍然是一个关键挑战，尤其是在服务社会经济背景差异较大的参与者时。静态优化和成本分摊方法通常无法适应不断演变的不平等现象，导致参与者不满和合作不可持续。本文提出了一个整合了多目标混合整数线性规划 (MILP)、合作博弈论以及由强化学习 (RL) 驱动的动态公平调整机制的新框架。其核心是采用基于公平福利最大化 (EqWM) 原则的双层优化模型，该原则引入罗尔斯公平性以优先保障最弱势参与者的福利。我们引入了一个近端策略优化 (PPO) 智能体，它根据观测到的成本和可再生能源获取方面的不平等现象，动态调整优化目标中的社会经济权重。这种由 RL 驱动的反馈回路使系统能够学习和适应，持续追求更公平的状态。为确保透明度，使用可解释 AI (XAI) 来解释源自加权 Shapley 值的收益分配。该框架在六个真实场景中得到了验证，结果显示峰值需求减少了高达 72.6%，并带来了显著的合作收益。自适应 RL 机制随时间进一步降低了基尼系数，展示了通向真正可持续和公平能源社区的途径。
引用
@article{arxiv.2507.18738,
title = {An Explainable Equity-Aware P2P Energy Trading Framework for Socio-Economically Diverse Microgrid},
author = {Abhijan Theja and Mayukha Pal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.18738},
year = {2025}
}