通过能量 disaggregation 进行激励设计与效用学习
动力系统
2014-04-02 v2 计算机科学与博弈论
摘要
公用事业公司有许多动机去改变消费者的能源消耗模式，例如收入脱钩和需求响应计划。我们将公用事业公司与消费者的互动建模为主从 (principal-agent) 问题。我们提出了一种迭代算法，用于在设计激励的同时估计消费者的效用函数。激励的设计利用了聚合数据以及 disaggregated（设备级）消耗数据。我们模拟了迭代控制（激励设计）和估计（效用学习与 disaggregation）过程，示例包括基于聚合消耗数据以及 disaggregated 消耗数据的激励设计。
引用
@article{arxiv.1312.1394,
title = {Incentive Design and Utility Learning via Energy Disaggregation},
author = {Lillian J. Ratliff and Roy Dong and Henrik Ohlsson and S. Shankar Sastry},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.1394},
year = {2014}
}