能源社区需求管理的机制设计

我们考虑一个能源社区的需求管理问题，其中若干用户从外部组织（如能源公司）获取能源，并按照预先指定的价格支付费用，该价格由随时间变化的单位能源价格以及单独的峰值需求价格组成。由于用户的效用是其私有信息，他们可能不愿分享，因此引入一个称为规划者的中介，通过机制设计来优化社区的总体满意度（总效用减去总支付）。一个机制由每个用户的消息空间、税收/补贴以及配置函数组成。每个用户从其自身的消息空间中报告一条消息，然后获得由配置函数确定的一定量能源，并支付由税收函数指定的税额。一种理想的机制会诱导出一个博弈，其纳什均衡（NE）所导致的配置与社区的最优配置一致。作为起点，我们为能源社区设计了一种具有合意性质的机制，例如完全实施、强预算平衡以及用户与规划者的个体理性。随后，我们针对仅允许在邻域内进行消息交换的社区对该基线机制进行修改，因此每个用户的税收/补贴和配置函数仅由其邻居的消息决定。基线机制的所有合意性质在分布式机制中均得以保留。最后，我们提出了一种基于投影梯度下降的基线机制学习算法，该算法保证收敛到所诱导博弈的纳什均衡。