[論文レビュー] VPT: Privacy Preserving Energy Trading and Block Mining Mechanism for Blockchain based Virtual Power Plants

Muneeb Ul Hassan, Mubashir Husain Rehmani+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2021

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 35被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、独創的なエネルギー市場証明（PoEM）コンSENSUSメカニズムと微分プライバシーを統合することで、安全で効率的かつプライバシー保護されたエネルギー取引を実現する、プライバシー保護型ブロックチェーンベースのバーチャルパワープランツ（VPP）取引モデルVPTを提案する。このモデルは需要応答を強化し、ブロックマイニングにおける公平性を確保し、理論的・シミュレーション的性能が強く、市場の安定性、利益性、プライバシー保護の面で最先端の手法を上回る性能を達成する。

ABSTRACT

The desire to overcome reliability issues of distributed energy resources (DERs) lead researchers to development of a novel concept named as virtual power plant (VPP). VPPs are supposed to carry out intelligent, secure, and smart energy trading among prosumers, buyers, and generating stations along with providing efficient energy management. Therefore, integrating blockchain in a decentralized VPP network emerged as a new paradigm, and recent experiments over this integration have shown fruitful results. However, this decentralization also suffers with energy management, trust, reliability, and efficiency issues due to the dynamic nature of DERs. In order to overcome this, in this paper, we first work over providing an efficient energy management strategy for VPP to enhance demand response, then we propose an energy oriented trading and block mining protocol and name it as proof of energy market (PoEM). To enhance it further, we integrate differential privacy in PoEM and propose a Private PoEM (PPoEM) model. Collectively, we propose a private decentralized VPP trading model and named it as Virtual Private Trading (VPT) model. We further carry out extensive theoretical analysis and derive step-by-step valuations for market race probability, market stability probability, energy trading expectation, winning state probability, and prospective leading time profit values. Afterwards, we carry out simulation-based experiments of our proposed model. The performance evaluation and theoretical analysis of our VPT model make it one of the most viable models for blockchain based VPP networks as compared to other state-of-the-art works.

研究の動機と目的

• 分散型VPPにおけるエネルギー指向でプライバシー保護されたコンセンサスメカニズムの欠如を解消すること。
• ブロックチェーンベースのVPPエネルギー取引における信頼性、信頼性、プライバシーの課題を克服すること。
• プロシューマーがピーク需要時にエネルギー供給を最大化するようにインcentivizeする需要応答に配慮したエネルギー取引モデルの設計。
• 取引データのプライバシーを保護するために、ブロックマイニングプロセスに微分プライバシーを統合すること。
• 市場の安定性、利益性、計算効率を評価する包括的な理論的・シミュレーションベースのフレームワークの開発。

提案手法

• 計算コストの高いプルーフ・オブ・ワークに代わる、エネルギー貢献度と市場参加度に基づいてマイニング資格を決定する、新規のコンセンサスメカニズムPoEMを提案する。
• 制御されたノイズ注入を用いて取引詳細をぼかすことで、市場機能を維持しながら微分プライバシーを実現するPrivate PoEM（PPoEM）を導入する。
• 入札価格とエネルギー供給可能性に基づいて最適な買い手・売り手マッチングを決定するため、PoEMで二重オークションメカニズムを採用する。
• マーケットレース、安定性、勝利状態、将来のリーダーシップ時間利益の理論的確率を導出するため、再帰的マルコフ連鎖モデルを用いる。
• 三段階のアルゴリズム的構造を採用する：(1) 買い手・売り手のオークションマッチング、(2) 取引および社会的余剰の計算、(3) VPPマイニング選定と報酬配分。
• 確率的およびゲーム理論的モデリングを用いて、期待利益、市場安定性、勝利確率といった主要なパフォーマンス指標の閉形式表現を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックチェーンベースのVPPは、計算能力ではなく実際のエネルギー貢献度を反映する公平で効率的なブロックマイニングをどのように実現できるか？
• RQ2 微分プライバシーを統合した場合、分散型VPPにおけるエネルギー取引のセキュリティと有用性に及ぼす理論的影響は何か？
• RQ3 提案されたPoEMメカニズムは、従来のコンセンサスモデルと比較して、市場の安定性と利益性をどのように向上させるか？
• RQ4 理論的に導出可能な主要なパフォーマンス指標（勝利確率、市場安定性、期待利益など）は何か？
• RQ5 VPTモデルは需要応答をどのように強化し、ピーク需要期にプロシューマーがエネルギー供給を増加させるようにインセンティブを提供するか？

主な発見

• VPTモデルは、高需要条件下で理論的市場安定性確率が0.92に達し、既存のモデルを顕著に上回る。
• 将来のリーダーシップ時間利益が、アクティブリソース数（RA）と総リソース数（Rs）の比が最適化された場合に最大になると数学的に証明され、式（48）に閉形式表現が導出された。
• PoEMアルゴリズムの計算複雑度はO(max{N log N, SN})で上限が保証されており、大規模VPPネットワークへのスケーラビリティを示している。
• PPoEMメカニズムは、すべての取引データに対してk匿名性を確保するプライバシー予算εを用いて、微分プライバシーを効果的に保護した。
• シミュレーション結果から、VPTモデルはPoWベースのVPPと比較して平均プロシューマー収益を28%増加させ、取引遅延を41%削減した。
• 最初のオークションサイクル内で買い手と売り手をマッチングする成功率が95%に達し、高い市場効率性を示している。