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J-GLOBAL ID：201702241682693114   整理番号：17A1637207

スマートグリッド経済負荷配分のための需要報告における微分プライバシーのコスト【Powered by NICT】

Cost of differential privacy in demand reporting for smart grid economic dispatch

著者 (4件)： Lou Xin (Advanced Digital Sciences Center, Illinois at Singapore) ,  Tan Rui (Nanyang Technological University, Singapore) ,  Yau David K.Y. (Advanced Digital Sciences Center, Illinois at Singapore) ,  Cheng Peng (Zhejiang University, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INFOCOM  ページ： 1-9  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気荷重の動力学の増加は不確実性と,電力系統制御と最適化のための新しい挑戦を提示した。発電コストを最小化するための経済的負荷配分制御(EDC)では,顧客の需要報告は不確実性を管理するための有望な方法であるが,重要なプライバシー問題を提起する。需要報告の集約クエリーへのランダム雑音を添加すると,個々の顧客のための差分プライバシー(DP)を提供することができる。しかし雑音質問の結果は,EDCの最適性に悪影響を与えることができる。本論文では,DP誘導雑音をどのように全発電コストを増加させるであろうの観点から需要報告におけるプライバシーコストを解析した。著者らの解析は,異なる顧客のための雑音量は全コストを決定する上で互いに結合した複雑であることを示した。結合の観点から,電力系統バスへの全コストの公平なシェアをにShapley値の原理を適用した。プライバシーコストの効率的共有のために,多くのバスを持つ大規模電力系統への拡張性のある方法で,さらに,Shapley値を近似するために発見的アルゴリズムを提案した。5母線電力系統モデルに基づくトレース駆動シミュレーションでこの解析を検証し,提案したコスト共有アルゴリズムの性能を例証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *プライバシー ,  システムモデル ,  *負荷配分 ,  *スマートグリッド ,  シミュレーション ,  集中化 ,  雑音 ,  不確実性 ,  アルゴリズム ,  電力 ,  最適化 ,  電力系統
準シソーラス用語： Shapley値 ,  発電コスト ,  *経済負荷配分 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  発電一般  (NB03010W)

タイトルに関連する用語 (6件)： スマートグリッド ,  経済負荷配分 ,  需要 ,  報告 ,  微分 ,  プライバシー