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J-GLOBAL ID：201702237732080490   整理番号：17A1632248

エネルギー貯蔵のための分散差分プライバシーモデル予測制御【Powered by NICT】

Distributed Differentially Private Model Predictive Control for Energy Storage

著者 (4件)： Zellner M. (Power Systems Laboratory, ETH Zurich, Switzerland) ,  De Rubira T. Tinoco (Power Systems Laboratory, ETH Zurich, Switzerland) ,  Hug G. (Power Systems Laboratory, ETH Zurich, Switzerland) ,  Zeilinger M.N. (Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zurich)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 12464-12470  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマートメータはスマートグリッドを達成するための種々の新しいおよび有用な応用を可能にする。残念なことに,それらはまた消費者に関する機密情報を明らかにすることにより,プライバシーリスクを提起している。本研究では,スマートメータの利点を利用し,同時にプライバシーリスクを軽減する技術を検討した。より詳しくいえば,ここでは,エネルギーコストを最小化し,系統に骨材負荷平滑化を提供するのが目標である消費者の群の局所エネルギー貯蔵装置の制御を考察した。異なって民間分散型モデル予測制御器(MPC)は,この応用のために文献で最近提案されたフレームワークを拡張して提案した。分散近位勾配アルゴリズムを用いて,各消費者個人の負荷プロファイルを維持しながら消費者のエネルギーコストは最小化される。骨材負荷平滑化は,消費者間の正味消費情報を交換することによって達成された。消費者負荷プロファイルに関する情報は,これらの交換から推論することができるので,提案したコントローラは,差分プライバシー(DP)を確保するために,この情報を保護するように設計されている。30人の消費者の症例を調べるために用いられた数値実験。プライバシーと性能間のトレードオフは,消費者間の情報交換を扱う信頼できるまたは信用できないメディエーターの効果と同様に調べた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： エネルギーコスト ,  スマートグリッド ,  平滑化 ,  *エネルギー貯蔵 ,  制御装置 ,  *プライバシー ,  消費者 ,  情報交換
準シソーラス用語： 数値実験 ,  勾配アルゴリズム ,  機密情報 ,  スマートメータ ,  *モデル予測制御 ,  *差分プライバシー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MPC ,  差分プライバシー ,  電力システム ,  スマートグリッド ,  エネルギー貯蔵動作

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： エネルギー貯蔵 ,  差分プライバシー ,  モデル予測制御