온라인 스무스 수요 관리 알고리즘: 최적 경쟁률과 학습 기반 강화

초록

본 논문은 데이터센터와 같은 대규모 에너지 소비자가 실시간으로 전력을 구매·배분하면서 배터리 저장을 활용하고, 구매·배분 속도의 급격한 변동을 억제하도록 설계된 새로운 온라인 최적화 문제 OSDM을 정의한다. 저자들은 최적 경쟁비를 달성하는 PAAD 알고리즘을 제시하고, 예측 기반 학습 프레임워크 PALD를 도입해 평균 성능을 크게 향상시키면서도 최악 상황에 대한 경쟁비 보장을 유지한다. 실험은 실제 전력 가격과 워크로드 트레이스를 사용한 데이터센터 시뮬레이션에서 두 알고리즘의 효율성을 검증한다.

상세 분석

OSDM(Online Smoothed Demand Management) 문제는 시간 단계 t∈