[論文レビュー] Architecture and Algorithms for Privacy Preserving Thermal Inertial Load Management by A Load Serving Entity

Abhishek Halder, Xinbo Geng+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2016

Smart Grid Energy Management参考文献 12被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、負荷供給機関（LSE）が熱的慣性負荷としての住宅用エアコンを、個々の快適性を保ちつつ個人のプライバシーを守る形で管理するためのプライバシー保護アーキテクチャとアルゴリズムを提案する。差分プライバシーとセットポイント速度制御を組み合わせた契約ベースのモデルを用いることで、LSEはエネルギー調達を最適化し、個々のAC状態にアクセスせずに需給調整を実現する。これにより、コスト効率が良く、スケーラブルかつプライバシー保護された負荷管理が可能になる。

ABSTRACT

Motivated by the growing importance of demand response in modern power system's operations, we propose an architecture and supporting algorithms for privacy preserving thermal inertial load management as a service provided by the load serving entity (LSE). We focus on an LSE managing a population of its customers' air conditioners, and propose a contractual model where the LSE guarantees quality of service to each customer in terms of keeping their indoor temperature trajectories within respective bands around the desired individual comfort temperatures. We show how the LSE can price the contracts differentiated by the flexibility embodied by the width of the specified bands. We address architectural questions of (i) how the LSE can strategize its energy procurement based on price and ambient temperature forecasts, (ii) how an LSE can close the real time control loop at the aggregate level while providing individual comfort guarantees to loads, without ever measuring the states of an air conditioner for privacy reasons. Control algorithms to enable our proposed architecture are given, and their efficacy is demonstrated on real data.

研究の動機と目的

• 負荷供給機関（LSE）が住宅用エアコンの集団を管理できるアーキテクチャを設計し、個々の快適性とプライバシーを保証すること。
• 個々のエアコンの内部状態を測定またはアクセスせずに、個々の快適性保証を維持する課題に対処すること。
• 価格および気温予測に基づいて集約負荷制御を最適化することで、コスト効率の良いエネルギー調達を実現すること。
• 顧客の快適性許容範囲（バンド幅）が示す柔軟性を反映した契約の価格設定メカニズムを開発すること。
• 集約制御プロセスにおける差分プライバシーを確保し、個々のユーザーのデータが露呈するのを防ぐこと。

提案手法

• LSEは、個々の状態測定を必要とせず、リアルタイムフィードバックに基づいてエアコンのセットポイントを調整するモデルフリーのセットポイント速度制御アルゴリズムを採用する。
• 各顧客が自身の希望温度を中心に快適性バンドを指定する契約ベースのモデルを用い、LSEはこのバンド幅に基づいて契約を価格設定する。
• 集約消費電力推定値にラプラスノイズを注入することで差分プライバシーを実装し、個々のAC状態が漏洩するのを防ぐ。
• LSEは、翌日の電力価格および環境温度予測を用いて、エネルギー調達コストを最小化するオープンループ最適制御問題を定式化する。
• 統計的性能分析により、翌日の計画からのリアルタイムのずれが調達コストに与える影響を定量的に評価する。
• アーキテクチャは、集約レベルでのリアルタイム制御を可能にするとともに、プライバシー保護型推定メカニズムにより個々の快適性制約を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LSEは、個々のAC状態にアクセスせずに、熱的慣性負荷の集団をどのように管理し、個々の快適性を保証できるか？
• RQ2 プライバシー保護型需給調整を実現するための、どのようなアーキテクチャ的・アルゴリズミック的フレームワークが有効か？
• RQ3 LSEは、電力価格および環境温度予測を用いて、どのようにエネルギー調達コストを最適化できるか？
• RQ4 プライバシー保護フレームワーク下で、快適性許容範囲（バンド幅）と契約価格の関係は何か？
• RQ5 リアルタイムの予測からのずれが生じた場合、システムの性能はどのようになるか？また、予測不確実性がコストに与える統計的影響は何か？

主な発見

• 提案されたセットポイント速度制御アルゴリズムは、個々のAC状態の測定を必要とせず、個々の快適性境界を適切に維持することができ、プライバシーが保証される。
• LSEは、スケールパラメータ $ P_e / ε $ のラプラスノイズを注入することにより、集約消費電力推定において ε-差分プライバシーを達成し、個々のデータを保護する。
• 契約価格設定メカニズムにより、快適性許容範囲に応じた収益差別化が可能であり、コスト増加と除外されたAC数との間で線形フィットが得られ、動的価格設定の根拠が得られる。
• ERCOTデータを用いたシミュレーション結果から、LSEは予測に基づく負荷管理とプライバシー保護型制御を戦略的に活用することで、エネルギー調達コストを削減可能であることが示された。
• 計算複雑性は効率的にスケーリングされ、MATLAB linprogを用いた500戸規模の計画問題が10秒未塔で解けることから、実用的かつ展開可能であることが示された。
• システムはリアルタイムのずれに対しても頑健であり、統計的性能バインディングにより、予測不確実性がもたらすコストへの影響が定量的に評価された。