Coalition Formation with Limited Information Sharing for Local Energy Management
作者: Luke Rickard, Paola Falugi, Eric C. Kerrigan
分类: cs.GT, eess.SY
发布日期: 2026-03-30
备注: Submitted to CDC 2026
💡 一句话要点
提出一种基于有限信息共享的联盟形成算法，用于局部能源管理
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 联盟形成 分布式能源管理 有限信息共享 模型预测控制 ADMM 智能电网 产消者
📋 核心要点
- 现有联盟控制方法在分布式能源管理中面临信息共享过多和计算复杂度高的挑战。
- 论文提出一种基于联盟价值上界的有限信息联盟形成算法，降低计算复杂度和信息交换量。
- 实验结果表明，该方法在经济性能上优于分散式控制，且计算成本低于完全信息方法。
📝 摘要（中文）
针对分布式能源系统中产消者之间的能源交换协调问题，本文提出了一种基于有限信息共享的联盟形成算法。现有自下而上的联盟形成方法通常需要完全的信息共享，这引发了隐私问题并带来了巨大的计算开销。本文提出的算法仅需在智能体之间交换有限的聚合信息。通过构建候选联盟价值的上界，避免了为每个潜在合并求解优化问题，从而显著降低了计算复杂度，同时限制了信息交换。证明了该方法保证成本不高于分散式运行。联盟策略采用基于交替方向乘子法（ADMM）的分布式方法进行优化，进一步限制了联盟内部的信息共享。最后，将该框架嵌入到模型预测控制方案中，并使用真实数据进行评估，结果表明，与分散式控制相比，该方法在经济性能上有所提高，且计算成本远低于完全信息方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决分布式能源系统中，产消者之间进行能源交换时，如何高效、安全地形成联盟以降低成本的问题。现有自下而上的联盟形成方法需要完全的信息共享，这不仅侵犯了用户的隐私，而且随着智能体数量的增加，计算复杂度会急剧上升，难以应用于大规模的分布式能源系统。
核心思路：论文的核心思路是，通过构建候选联盟价值的上界，来避免对每个潜在的联盟合并都进行优化计算。这样，智能体只需要交换有限的聚合信息，就可以判断是否值得加入某个联盟，从而大大降低了计算复杂度和信息交换量。
技术框架：整体框架包含两个主要阶段：联盟形成阶段和联盟优化阶段。在联盟形成阶段，智能体基于有限的信息交换和联盟价值上界，决定是否加入某个联盟。在联盟优化阶段，每个联盟内部使用基于ADMM的分布式优化方法，进一步限制信息共享，并优化联盟的能源使用策略。整个框架嵌入到模型预测控制（MPC）中，以实现动态的能源管理。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了基于联盟价值上界的有限信息联盟形成算法。与传统的需要完全信息共享的联盟形成方法相比，该方法显著降低了计算复杂度和信息交换量，同时保证了成本不高于分散式运行。
关键设计：联盟价值上界的构建是关键。论文中具体如何构建上界的信息未知。ADMM算法被用于联盟内部的分布式优化，其关键在于如何设计局部变量和全局变量，以及如何选择合适的惩罚参数，以保证算法的收敛性和性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文使用真实世界的数据对所提出的方法进行了评估，结果表明，与分散式控制相比，该方法在经济性能上有所提高，并且计算成本远低于完全信息方法。具体的性能提升数据未知，但强调了在计算成本上的显著降低。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能电网、微电网等分布式能源管理系统，帮助产消者更有效地进行能源交易和优化能源使用，降低能源成本，提高能源利用效率。该方法在保护用户隐私的同时，降低了计算复杂度，使其更适用于大规模的分布式能源系统，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Distributed energy systems with prosumers require new methods for coordinating energy exchange among agents. Coalitional control provides a framework in which agents form groups to cooperatively reduce costs; however, existing bottom-up coalition-formation methods typically require full information sharing, raising privacy concerns and imposing significant computational overhead. In this work, we propose a limited information coalition-formation algorithm that requires only limited aggregate information exchange among agents. By constructing an upper bound on the value of candidate coalitions, we eliminate the need to solve optimisation problems for each potential merge, significantly reducing computational complexity while limiting information exchange. We prove that the proposed method guarantees cost no greater than that of decentralised operation. Coalition strategies are optimised using a distributed approach based on the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM), further limiting information sharing within coalitions. We embed the framework within a model predictive control scheme and evaluate it on real-world data, demonstrating improved economic performance over decentralised control with substantially lower computational cost than full-information approaches.