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J-GLOBAL ID：201802283679995249   整理番号：18A0448137

追跡家庭電力利用を考慮したスマートメータデータのためのプライバシー有用性トレードオフ【Powered by NICT】

Privacy-utility trade-off for smart meter data considering tracing household power usage

著者 (4件)： Zheng Peixiang (State Grid Fujian Electric Power Company) ,  Chen Bin (State Grid Fujian Electric Power Research Institute) ,  Lu Xin (College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, Zhejiang Province, China) ,  Zhou Xinyan (College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, Zhejiang Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ITNEC  ページ： 939-943  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： スマートグリッドの重要な構成要素として,電力会社と家庭ユーザ間のギャップを埋めるスマートメータ。今日のスマートメータは,実時間における家庭電力情報を集めることができる,電気事業のための正確な電力配分制御サービスを提供し,ユーザのためのリアルタイム電力価格,ユーザ経験を有意な改善を,知らしめている。しかし,データの使用は,プライバシー漏洩についての懸念をもたらしているとデータユーザビリティとユーザプライバシー間のトレードオフは重要な問題となっている。既存の研究は,統計的推論攻撃に対するプライバシー有用性トレードオフフレームワークを提案した。しかし,これらのアルゴリズムは歪んだデータに基づいて,家庭電力使用量を追跡時の累積誤差を生じると偽電力状態推定をもたらし,ディスパッチング制御を誤った方向に導く,実用化の障害になるであろう。さらに,以前の研究はそれらの最適化問題における離散変数として電力使用を考慮する現実的なスマートメータデータは連続変数であった。本論文では,連続時系列歪んだデータセットは,以前の最適化問題を拡張した連続変数バージョンにに有用性とプライバシー間のトレードオフを推定する機構を提案した。スマートメータデータセットに関する実験結果は,提案した機構は高感度機器への推論を防止し,鈍感機器を保持し,同様に効率的に周期的追跡家庭電力使用への電気ユーティリティを可能にできることを明らかにした。Copyright 2018 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： ディスパッチング ,  *電力 ,  配電 ,  アルゴリズム ,  状態推定 ,  *プライバシー ,  統計的推定 ,  スマートグリッド ,  電力消費 ,  最適化問題 ,  電気供給業
準シソーラス用語： 連続変数 ,  電力価格 ,  *スマートメータ ,  電力会社 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 追跡 ,  家庭 ,  電力利用 ,  スマートメータ ,  プライバシー ,  有用性 ,  トレードオフ