Search

Modelling causal responsibility in multi-agent spatial interactions is crucial for safety and efficiency of interactions of humans with autonomous agents. However, current formal metrics and models of responsibility either lack grounding in ethical and philosophical concepts of responsibility, or cannot be applied to spatial interactions. In this work we propose a metric of causal responsibility which is tailored to multi-agent spatial interactions, for instance interactions in traffic. In such interactions, a given agent can, by reducing another agent's feasible action space, influence the latter. Therefore, we propose feasible action space reduction (FeAR) as a metric for causal responsibility among agents. Specifically, we look at ex-post causal responsibility for simultaneous actions. We propose the use of Moves de Rigueur - a consistent set of prescribed actions for agents - to model the effect of norms on responsibility allocation. We apply the metric in a grid world simulation for spatial interactions and show how the actions, contexts, and norms affect the causal responsibility ascribed to agents. Finally, we demonstrate the application of this metric in complex multi-agent interactions. We argue that the FeAR metric is a step towards an interdisciplinary framework for quantifying responsibility that is needed to ensure safety and meaningful human control in human-AI systems.

Para manter o balanço entre consumo e oferta de energia em curto prazo é necessário um planejamento da operação, que está sujeito a imprevistos que interferem em sua dinâmica. Grandes eventos no Sistema Interligado Nacional podem ter como consequências variação em sua frequência e tensão, e os centros de operação em tempo real devem agir de forma rápida e eficaz para evitar consequências mais graves, como o colapso do sistema. Para isso, os órgãos reguladores estabelecem procedimentos que devem ser respeitados pelos agentes do sistema elétrico, entre eles o Esquema Regional de Alívio de Carga e o Plano de Corte Manual de Carga. Para auxiliar os responsáveis na elaboração desses procedimentos, este trabalho propõe uma metodologia alternativa de corte seletivo de carga de alimentadores em redes de distribuição, baseado na sua localização e carregamento instantâneo. Duas abordagens foram utilizadas para distribuir o montante de corte de carga de alimentadores, uma utilizando fluxo de potência ótimo e outra através de uma divisão proporcional pela região geoelétrica. A priorização dos alimentadores foi desenvolvida utilizando lógica fuzzy, tendo como dados de entrada a quantidade de consumidores por classe de consumo, as potências máxima e instantânea, indicadores de continuidade e a distância para a região central. O modelo utilizou dados reais atualizados de um sistema de 406 subestações, 615 linhas e 2076 alimentadores, atingindo os resultados para todos os cortes de carga solicitados e eliminando cortes desnecessários em subestações. A vantagem do fluxo de potência ótimo em relação à divisão proporcional pela região geoelétrica é ser uma metodologia mais robusta, com parâmetros elétricos definidos visando minimizar o impacto no Sistema Interligado Nacional. A lógica fuzzy mostrou-se uma alternativa para priorização dos alimentadores, uma vez que seu resultado não necessita de outro critério de desempate para alimentadores em uma mesma subestação, e quando agrupados por região, poucos casos. A utilização de variáveis como potência instantânea, georreferenciamento do alimentador e indicadores de continuidade como variáveis de priorização de alimentadores representa uma melhoria nas metodologias atualmente utilizadas, pois traz dinamismo para atualização dos procedimentos, redução dos impactos no corte de carga e isonomia aos consumidores.

Orientador: Alexandre Rasi Aoki Coorientador: Germano Lambert-Torres Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 27/02/2019 Inclui referências: p. 141-154 Resumo: Um sistema complexo é um sistema composto de muitas partes que interagem entre si, de modo que o comportamento coletivo emergente dessas partes é mais do que a soma de seus comportamentos individuais. O sistema elétrico de potência pode ser considerado um sistema complexo devido à sua diversidade de agentes heterogêneos inter-relacionados e a emergência de comportamento complexo. Sistemas de potência estão aumentando em complexidade com novos avanços relacionados à redes elétricas inteligentes tais como tecnologia de informação e comunicação, geração distribuída, veículos elétricos, armazenamento de energia e, especialmente, uma crescente interação e participação de um grande número de consumidores heterogêneos dispersos geograficamente. O sistema elétrico de potência pode ser estudado como um sistema técnico-socioeconômico complexo com múltiplas facetas, e a teoria de sistemas complexos pode fornecer uma base teórica sólida para seus desafios de modelagem e análise. O presente trabalho trata da aplicação da teoria de sistemas complexos em sistemas de potência, focando a análise no consumidor e no seu comportamento relacionado ao consumo de eletricidade, utilizando técnicas do campo da economia comportamental. Comportamentos complexos e emergentes sobre o consumo de eletricidade, bem como seu impacto nas redes elétricas, são analisados através da modelagem do comportamento dos cliente em uma simulação baseada em agentes, considerando quatro categorias de consumidores. A análise da simulação, aplicada a um estudo de caso em uma rede de distribuição de média tensão radial com dados reais, mostrou que premissas ligeiramente diferentes sobre o comportamento do consumidor no nível micro levam a resultados macro muito distintos e com comportamento não linear. Entender e modelar adequadamente o comportamento dos consumidores é de grande importância para o planejamento e operação de redes de energia, e a economia comportamental serve como uma base teórica promissora para modelar o comportamento no consumo de eletricidade. Os resultados deste trabalho mostraram que a teorias de sistemas complexos fornece ferramentas adequadas para lidar com sistemas de potência cada vez mais complexos, considerando-os não mais como um sistema independente agregado, mas como um sistema complexo integrado. Palavras-chave: distribuição de energia; consumo de eletricidade; teoria de sistemas complexos; simulação baseada em agentes; economia comportamental. Abstract: A complex system is a system composed of many interacting parts, such that the collective emergent behavior of those parts is more than the sum of their individual behaviors. Electrical energy systems may be considered a complex system due to its diversity of interrelated heterogeneous agents and emergent complex behavior. Energy systems are increasing in complexity with new advances related to the smart grid such as information and communication technology, distributed generation, electric vehicles, energy storage, and, especially, increasing interaction and participation of a large number of geographically distributed heterogeneous consumers. Power systems can be studied as a complex techno-socio-economical system with multiple facets, and Complex System Theory (CST) may provide a solid theoretical background for these modeling and analysis challenges. The present work deals with the application of CST into electrical energy systems, focusing the analysis on the consumer and their behavior on electricity consumption, using insights from the field of behavioral economics. Emergent complex behaviors on electricity consumption as well as its impact on power grids are analyzed by modeling customer behavior on an agent-based simulation, considering four different consumer categories. The analysis of the simulation, applied on a case study on a radial medium voltage distribution grid with real-world data, showed that slightly different assumptions on consumer behavior at the micro-level lead to very different and non-linear macro outcomes. To properly understand and model consumer behavior is of great importance to the planning and operation of electrical grids, and behavioral economics serves as a promising theoretical background to model behavior on electricity consumption. The results of this work showed that CST provides suitable tools to tackle electrical energy systems' increasing complexity, by considering the electrical power systems not as an aggregated independent system anymore, but as an integrated complex system. Keywords: power distribution; electricity consumption; complex systems theory; agent-based simulation; behavioral economics.

Resumo: O Gerenciamento pelo Lado da Demanda (GLD) é o planejamento e implementação de atividades para influenciar o uso de eletricidade do consumidor de maneira que produza mudanças desejadas na curva de carga de um sistema elétrico. Embora seja um tema discutido desde meados da década de 1980, o advento de redes elétricas inteligentes traz, devido a uma maior integração da Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) com Sistemas Elétricos de Potência (SEP), simultaneamente novas oportunidades e desafios para o GLD, possibilitando uma efetiva extensão das atividades da concessionária de energia para o cliente e abrindo uma nova dimensão do planejamento e operação da distribuição de energia elétrica. Análises criteriosas são fundamentais quando do planejamento de um programa de GLD para que a concessionária obtenha benefícios técnico-econômicos tais como a postergação de investimentos e alívio de sobrecarga, mas não perca receita desnecessariamente. A fim de auxiliar concessionárias no planejamento de programas de Resposta à Demanda com Base em Tarifas (RDBT) (uma das alternativas para o GLD), essa dissertação propõe um sistema para otimização desses programas que foca na seleção de clientes residenciais em um alimentador. Para isso, foram desenvolvidas duas abordagens: híbrida e heurística. A primeira contou com duas técnicas distintas, Fluxo de Potência Ótimo (FPO) para determinação inicial de reduções por barra seguido de otimização binária por enxame de partículas (do inglês, Binary Particle Swarm Optimization (BPSO)) para a seleção dos clientes via otimização global ou por barra. A segunda realizou otimização global somente com BPSO. O sistema foi testado utilizando curvas de carga de clientes residenciais, dados de um alimentador de distribuição radial, matrizes de elasticidade dos clientes perante sinais tarifários, assim como a tarifa branca. Os principais resultados apontam que o sistema é de grande valia para concessionárias de energia analisarem e otimizarem programas de RDBT. A abordagem híbrida com otimização por barra apresentou o melhor compromisso entre custo computacional e atingimento do objetivo de redução. A abordagem heurística apresentou resultados melhores no atingimento da meta de redução, todavia com custo computacional que pode inviabilizar sua aplicação em concessionárias. As diferentes abordagens desenvolvidas apresentam um panorama para compreensão da utilização de técnicas de otimização de seleção de clientes e permitem visualização de aplicações futuras.