[論文レビュー] Secure and Privacy-Friendly Local Electricity Trading and Billing in Smart Grid

Aysajan Abidin, Abdelrahaman Aly+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 25, 2018

Smart Grid Energy Management被引用数 26

ひとこと要約

本稿では、安全な多人数計算（MPC）およびプライベートデータ集約を用いて、スマートグリッドにおけるローカル電力取引および請求のための、分散型でプライバシー保護型のプロトコルを2つ提案する。取引プロトコルは、ユーザー間で安全かつ無知覚な入札マッチングと価格計算を可能にし、オンラインフェーズにおいて2500件の入札に対して5分未塔の実行時間を達成しており、30分単位のリアルタイム取引期間における実現可能性を示している。

ABSTRACT

This paper proposes two decentralised, secure and privacy-friendly protocols for local electricity trading and billing, respectively. The trading protocol employs a bidding algorithm based upon secure multiparty computations and allows users to trade their excess electricity among themselves. The bid selection and calculation of the trading price are performed in a decentralised and oblivious manner. The billing protocol is based on a simple privacy-friendly aggregation technique that allows suppliers to compute their customers' monthly bills without learning their fine-grained electricity consumption data. We also implemented and tested the performance of the trading protocol with realistic data. Our results show that it can be performed for 2500 bids in less than five minutes in the on-line phase, showing its feasibility for a typical electricity trading period of 30 minutes.

研究の動機と目的

• ユーザーの入札および消費データがプライベートなライフスタイル情報を露呈する可能性があるスマートグリッドにおけるローカル電力取引に対して、安全でプライバシー保護型のソリューションが不足しているという問題に対処すること。
• 信頼できる第三者に依存するか、細粒度のデータを漏洩する既存の中央集権型または部分的にプライベートなシステムの限界を克服すること。
• ユーザーが過剰な再生可能エネルギーを相互に取引できるが、敏感な入札情報が露呈されない、分散型で安全かつプライバシーに配慮したローカル電力取引プロトコルを設計すること。
• 個々の時間帯の消費データをアクセスせずに、供給業者が月次請求を計算できる、実用的で効率的な請求プロトコルを開発すること。
• 実際のスマートメーター記録データを用いて両プロトコルの実装と評価を行い、現実世界での実現可能性とパフォーマンスを示すこと。

提案手法

• シャミアの秘密分散、安全な乗算、不等式テストを含む、安全な多人数計算（MPC）技術を用いて、分散型かつ無知覚な入札評価を可能にする。
• ソートネットワークと置換に基づくプロトコルを用いて、個々の値を露呈せずに安全に順位付けとマッチングを実行し、価格および割り当て計算中のプライバシーを保証する。
• オフラインフェーズで乱数生成のためのランダム化ベースのプロトコルを実装し、暗号的乱数を事前に生成することで、オンライン計算のオーバーヘッドを低減する。
• 請求のためのプライベートデータ集約技術を適用し、ユーザーが局所的にゼロを法Mとして合計する乱数を生成することで、供給業者が生データを確認せずに最終的な請求額のみを計算できるようにする。
• 信頼できる単一の当事者を一切排除する完全に分散型のシステムを設計し、最終的な結果（清算価格および総取引量）のみが公開されることを保証する。
• 各ユーザーがℤ_MからL個の乱数を選択し、その合計が0 mod M となる時間帯使用料金モデルを採用することで、集約中に個々のメーター記録データが露出しないようにする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 個々の入札情報の漏洩を防ぎ、分散型で安全かつプライバシー保護型のローカル電力取引プロトコルを設計することは可能か？
• RQ2 すべての関係者が無知覚である状態で、電力の清算価格および割り当てをどのように安全に計算できるか？
• RQ3 供給業者が個々のユーザーからの細粒度の消費データにアクセスせずに月次請求を計算できるような請求プロトコルを設計することは可能か？
• RQ4 このようなプロトコルが、ユーザー数や入札数が現実的な規模にまで拡大された場合の計算および通信のオーバーヘッドはどの程度か？
• RQ5 提案されたプロトコルは、通常の30分間の市場期間内でリアルタイム取引をサポートするのに十分な効率で実装可能か？

主な発見

• 2500件の入札に対して、プロトコルのオンラインフェーズが5分未塔（235.82秒）で完了し、通常の30分間の取引期間内に収まる。
• 2500件の入札に対して、合計のオンライン計算時間は235.82秒で、そのうち75％がメッセージ送信に費やされており、通信が主なボトル neck であることが示された。
• プロトコルの漸近的パフォーマンスは理論的複雑性解析と整合しており、入札負荷が増加するに従いスケーラブルな挙動を示している。
• ソート処理が計算時間のおよそ95％を占めており、今後の改善のための主要な最適化対象であることが浮き彫りになった。
• 請求プロトコルは計算的に軽量であり、ユーザーごとの局所的ランダム化のみを要し、標準的なデータ交換を超える通信オーバーヘッドは発生しない。
• 2500件の入札にまでスケーリングされても、システムは効率的であり、オフラインフェーズが合計時間に約10分を追加するにとどまり、実世界への導入に実現可能である。