VAE-GAN Based Price Manipulation in Coordinated Local Energy Markets

📄 arXiv: 2507.19844v1 📥 PDF

作者: Biswarup Mukherjee, Li Zhou, S. Gokul Krishnan, Milad Kabirifar, Subhash Lakshminarayana, Charalambos Konstantinou

分类: cs.LG, cs.AI, cs.MA, eess.SY

发布日期: 2025-07-26

备注: 2025 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm)

💡 一句话要点

提出基于VAE-GAN的价格操纵策略，用于评估本地能源市场中协调机制的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 本地能源市场 价格操纵 VAE-GAN 多智能体强化学习 MADDPG 分布式能源资源 产消者 对抗性定价

📋 核心要点

  1. 现有本地能源市场协调机制缺乏对价格操纵的有效防御，可能导致产消者经济损失。
  2. 利用VAE-GAN模型生成对抗性价格信号，评估产消者在恶意定价下的经济脆弱性，揭示市场潜在风险。
  3. 实验表明，异构产消者群体，尤其缺乏发电能力者，在对抗性定价下遭受损失，市场规模增大有助于稳定交易。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种协调具有异构分布式能源资源（DERs）的产消者模型，该模型参与与市场清算实体交互的本地能源市场（LEM）。所提出的LEM方案采用基于多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）框架的数据驱动、无模型强化学习方法，使产消者能够实时决定是购买、出售还是不采取任何行动，同时促进高效协调，以在动态市场中实现最佳能源交易。此外，我们研究了一种使用变分自编码器-生成对抗网络（VAE-GAN）模型的价格操纵策略，该策略允许公用事业公司调整价格信号，从而导致产消者遭受经济损失。我们的结果表明，在对抗性定价下，异构产消者群体，特别是那些缺乏发电能力的群体，会遭受经济损失。相同的结论适用于不同规模的LEM。随着市场规模的增加，交易趋于稳定，并通过智能体之间涌现的合作来提高公平性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究在本地能源市场（LEM）中，公用事业公司如何通过价格操纵策略来影响产消者的经济利益。现有方法缺乏对这种恶意行为的建模和分析，无法评估现有市场机制的鲁棒性。产消者面临的痛点在于，他们可能在不知情的情况下，由于价格被人为抬高或压低而遭受经济损失。

核心思路：论文的核心思路是利用VAE-GAN模型学习真实的市场价格分布，并生成具有对抗性的价格信号，这些信号旨在最大化产消者的经济损失。通过模拟这种价格操纵行为，可以评估现有LEM机制的脆弱性，并为设计更鲁棒的市场机制提供依据。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：一是基于MADDPG的LEM协调机制，用于模拟产消者之间的能源交易；二是基于VAE-GAN的价格操纵模型，用于生成对抗性价格信号。MADDPG框架负责模拟产消者的决策过程，包括购买、出售或不采取行动。VAE-GAN模型则作为价格操纵者，通过调整价格信号来影响产消者的决策，从而最大化其经济损失。

关键创新：论文的关键创新在于将VAE-GAN模型应用于本地能源市场的价格操纵研究。与传统的基于规则或优化的价格操纵方法不同，VAE-GAN模型能够学习真实的市场价格分布，并生成更具欺骗性和适应性的对抗性价格信号。这种数据驱动的方法能够更真实地模拟实际市场中的价格操纵行为。

关键设计：VAE-GAN模型的设计包括一个变分自编码器（VAE）和一个生成对抗网络（GAN）。VAE负责学习真实市场价格的潜在表示，GAN则负责生成对抗性价格信号。GAN的目标是生成能够欺骗产消者的价格信号，而VAE则作为判别器，评估生成的价格信号与真实价格的相似度。通过对抗训练，VAE-GAN模型能够生成高度逼真且具有对抗性的价格信号。MADDPG框架使用深度神经网络作为策略网络和价值网络，通过强化学习算法训练产消者的决策策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在VAE-GAN生成的对抗性价格信号下，异构产消者群体，特别是那些缺乏发电能力的群体，会遭受显著的经济损失。此外，研究还发现，随着市场规模的增加，交易趋于稳定，并通过智能体之间涌现的合作来提高公平性。这表明，更大的市场规模可以降低价格操纵的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进本地能源市场的鲁棒性，帮助监管机构和市场运营商识别潜在的价格操纵风险，并设计更公平、透明的市场机制。此外，该方法还可以用于培训产消者，提高其对价格操纵的识别能力，从而更好地保护自身利益。未来，该研究可以扩展到其他类型的能源市场，例如电力批发市场和辅助服务市场。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a model for coordinating prosumers with heterogeneous distributed energy resources (DERs), participating in the local energy market (LEM) that interacts with the market-clearing entity. The proposed LEM scheme utilizes a data-driven, model-free reinforcement learning approach based on the multi-agent deep deterministic policy gradient (MADDPG) framework, enabling prosumers to make real-time decisions on whether to buy, sell, or refrain from any action while facilitating efficient coordination for optimal energy trading in a dynamic market. In addition, we investigate a price manipulation strategy using a variational auto encoder-generative adversarial network (VAE-GAN) model, which allows utilities to adjust price signals in a way that induces financial losses for the prosumers. Our results show that under adversarial pricing, heterogeneous prosumer groups, particularly those lacking generation capabilities, incur financial losses. The same outcome holds across LEMs of different sizes. As the market size increases, trading stabilizes and fairness improves through emergent cooperation among agents.