基于吉布斯采样与分布式发电的私有网络升级博弈论建模
系统与控制
2019-08-29 v1 计算工程、金融与科学
计算机与社会
系统与控制
摘要
由于供过于求或网络约束，可再生能源的弃电现象日益严重。弃电可通过智能电网管理部分避免，但长期解决方案在于网络加固。然而网络升级成本高昂，因此近期关注点集中于激励私人投资者参与网络投资。本文研究这样一种场景：私人可再生能源投资者建设一条电力线路，同时也向其他支付传输费用的发生器提供接入。投资者所建最优（且相互依赖）可再生能源容量的决策，影响由此产生的弃电与项目盈利性，并可表述为一个 Stackelberg 博弈。最优容量共同依赖于随机变量，例如项目所在地的可再生资源。本文中，我们展示了如何运用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）与吉布斯采样技术，从历史性资源数据生成观测并模拟多种未来情景。最后，我们验证并将所提投资决策的博弈论表述应用于英国的一个真实网络升级问题。
引用
@article{arxiv.1908.10862,
title = {Gibbs sampling for game-theoretic modeling of private network upgrades with distributed generation},
author = {Merlinda Andoni and Valentin Robu and David Flynn and Wolf-Gerrit Fruh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.10862},
year = {2019}
}
备注
Preprint of final submitted version. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1908.10313