[論文レビュー] Privacy Impact on Generalized Nash Equilibrium in Peer-to-Peer Electricity Market

Ilia Shilov, Hélène Le Cadre+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 18, 2021

Smart Grid Energy Management参考文献 26被引用数 16

ひとこと要約

本稿では、ピアツーピア電力市場を一般化されたナッシュ均衡問題としてモデル化し、参加者がプライバシーを守るために戦略的にノイズが混入したずらされた情報を報告するプロセスを想定している。変動的均衡の一意性を確立し、閉形式のプライバシー価格を導出するとともに、ランダムノイズと決定的偏差がIEEE 14母線系統における市場効率とコストに与える影響を定量的に評価している。

ABSTRACT

We consider a peer-to-peer electricity market, where agents hold private information that they might not want to share. The problem is modeled as a noncooperative communication game, which takes the form of a Generalized Nash Equilibrium Problem, where the agents determine their randomized reports to share with the other market players, while anticipating the form of the peer-to-peer market equilibrium. In the noncooperative game, each agent decides on the deterministic and random parts of the report, such that (a) the distance between the deterministic part of the report and the truthful private information is bounded and (b) the expectation of the privacy loss random variable is bounded. This allows each agent to change her privacy level. We characterize the equilibrium of the game, prove the uniqueness of the Variational Equilibria and provide a closed form expression of the privacy price. In addition, we provide a closed form expression to measure the impact of the privacy preservation caused by inclusion of random noise and deterministic deviation from agents' true values. Numerical illustrations are presented on the 14-bus IEEE network.

研究の動機と目的

• 参加者がプライバシーを守るために戦略的に個人情報を報告するピアツーピア電力市場をモデル化すること。
• ランダムノイズと決定的偏差が市場効率と均衡結果に与える影響を分析すること。
• プライバシー制約下での非協力的通信ゲームの均衡を特徴づけること。
• 市場におけるプライバシー価格の閉形式表現を導出すること。
• IEEE 14母線ネットワークを用いた数値シミュレーションを通じて、プライバシーとシステムコストのトレードオフを評価すること。

提案手法

• 参加者がプライバシーとコストのバランスを取るために、決定的および確率的成分を含む報告を策定する。
• 報告値と真値の間の距離に制約を課し、期待されるプライバシー損失に対しても制約を設ける。
• 変動的均衡の特徴づけを伴う一般化ナッシュ均衡問題（GNEP）として問題を定式化する。
• 変動不等式理論を用いて、プライバシー価格の閉形式表現を導出する。
• IEEE 14母線系統上での均衡の数値計算に、確率的勾配降下法を用いる。
• プライバシー保護メカニズムの影響を、ユーティリティギャップおよび社会的コストの指標によって定量評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 参加者の報告にランダムノイズが含まれる場合、市場均衡およびシステム効率にどのような影響を与えるか？
• RQ2 真値からの決定的偏差が、P2P電力市場におけるプライバシー・コストのトレードオフに与える影響は何か？
• RQ3 プライバシー制約下のP2P電力市場において、一意な変動的均衡を保証できるか？
• RQ4 報告戦略およびネットワーク上の位置に応じて、エージェントごとのプライバシー価格はどのように変化するか？
• RQ5 プライバシーメカニズムの定量的影響は、社会的コストおよび個々のユーティリティギャップにどのように現れるか？

主な発見

• やや弱い仮定のもとで、変動的均衡は一意的であり、安定した市場結果が保証される。
• プライバシー価格は閉形式で導出され、1MWhあたりのプライバシーコストを直接定量的に評価可能である。
• ノード3およびノード8が最も高いプライバシー価格（2.827×10⁻² $/MWh）を示し、ノード9およびノード11では、偏差が高くなるほどコストが増加する。
• 偏差の上限（αₙ）を高めると、特にプライバシー感受性の高いエージェントにおいて、ユーティリティギャップが顕著に増加する。
• Aₙ（ノイズ分散の制御パrameter）を高めると、特にピアツーピア通信において、社会的コストが顕著に減少する。
• 集中型通信メカニズムはAₙの変化にあまり影響を受けないが、ピアツーピアメカニズムは、戦略的報告の影響を受けるため、αₙの変化に最も敏感である。