[논문 리뷰] Architecture and Algorithms for Privacy Preserving Thermal Inertial Load Management by A Load Serving Entity

Abhishek Halder, Xinbo Geng외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 30.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 12인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 개인의 편안함을 유지하면서도 사용자 프라이버시를 보장하는 Load Serving Entity (LSE)가 열역학적 관성 부하인 주거용 에어컨을 열역학적 관성 제어 방식으로 관리하기 위한 프라이버시 보장 아키텍처와 알고리즘을 제안한다. 계약 기반 모델과 차등 프라이버시, 설정값 속도 제어를 통해 LSE는 개별 에어컨 상태에 접근하지 않고도 에너지 조달을 최적화하고 수요 반응을 달성할 수 있으며, 이는 비용 효율적이고 확장 가능하며 프라이버시 보장된 부하 관리가 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• Load Serving Entity (LSE)가 주거용 에어컨 집단을 관리하면서도 개인의 편안함과 프라이버시를 보장할 수 있는 아키텍처를 설계하는 것.
• 개별 에어컨의 내부 상태를 측정하거나 접근하지 않으면서도 개인의 편안함 보장을 유지하는 도전 과제를 해결하는 것.
• 가격 및 온도 예측 기반으로 집합적 부하 제어를 최적화하여 비용 효율적인 에너지 조달을 달성하는 것.
• 고객의 편안함 내성 밴드가 제공하는 유연성을 반영한 계약 가격 메커니즘을 개발하는 것.
• 집합적 제어 과정에서 차등 프라이버시를 확보하여 개인 사용자 데이터가 유출되지 않도록 보장하는 것.

제안 방법

• LSE는 개별 상태 측정이 필요 없는 모델리스(setpoint velocity) 제어 알고리즘을 사용하여 실시간 피드백 기반으로 에어컨 설정값을 조정한다.
• 각 고객이 원하는 온도 주변의 편안함 밴드를 지정하는 계약 기반 모델을 사용하며, LSE는 이 밴드의 폭에 따라 계약 가격을 책정한다.
• 집합적 전력 소비 추정치에 라플라스 노이즈를 주입하여 차등 프라이버시를 구현함으로써 개별 에어컨 상태가 보호된다.
• LSE는 당일 전 가격 및 외부 온도 예측을 사용하여 에너지 조달 비용을 최소화하는 오픈 루프 최적 제어 문제를 수립한다.
• 통계적 성능 분석을 통해 당일 전 계획에서의 실시간 이탈이 조달 비용에 미치는 영향을 정량화한다.
• 아키텍처는 집합 수준에서 실시간 제어를 가능하게 하며, 프라이버시 보장형 추정 메커니즘을 통해 개인의 편안함 제약 조건을 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 LSE는 개별 에어컨 상태에 접근하지 않고도 열역학적 관성 부하 집단을 관리하여 개인의 편안함을 보장할 수 있는가?
• RQ2 어떤 아키텍처 및 알고리즘 프레임워크가 열역학적 관성 부하 관리에서 프라이버시 보장 수요 반응을 가능하게 하는가?
• RQ3 LSE는 가격 및 외부 온도 예측을 활용하여 에너지 조달 비용을 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ4 프라이버시 보장 프레임워크 내에서 편안함 내성(밴드 폭)과 계약 가격 간의 관계는 어떠한가?
• RQ5 실시간으로 당일 전 예측에서 이탈할 경우 시스템은 어떻게 작동하며, 이에 따른 비용에 대한 통계적 영향은 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 설정값 속도 제어 알고리즘이 개별 에어컨 상태 측정 없이도 개인의 편안함 한계를 성공적으로 유지함으로써 프라이버시를 보장한다.
• LSE는 $ P_e / ε $ 크기의 스케일 파rameter를 가진 라플라스 노이즈를 주입하여 집합적 전력 추정에서 ε-차등 프라이버시를 달성함으로써 개인 데이터를 보호한다.
• 계약 가격 메커니즘이 편안함 내성에 따라 수익을 차별화할 수 있도록 하며, 비용 증가와 제거된 에어컨 수 사이의 선형 피팅을 바탕으로 동적 가격 책정이 가능하다.
• ERCOT 데이터 기반 시뮬레이션 결과, LSE는 예측 기반으로 부하를 전략적으로 관리하고 프라이버시 보장 제어를 적용함으로써 에너지 조달 비용을 감소시킬 수 있음을 입증했다.
• 계산 복잡도는 효율적으로 스케일링되며, MATLAB linprog를 사용해 500호 주택에 대한 계획 문제를 10초 이내에 해결함으로써 실용적 구현 가능성을 보였다.
• 시스템은 실시간 이탈에 대해 뛰어난 강건성을 보이며, 통계적 성능 한계를 통해 예측 불확실성 하에서의 비용 영향을 정량화하였다.