面向配电网的差分隐私最优潮流
最优化与控制
2020-08-21 v2 密码学与安全
系统与控制
系统与控制
摘要
尽管配电网用户被迫与配电系统运营商（DSO）共享其用电数据，但 DSO 的运营常规中常忽视该数据可能的泄露风险。本文提出了一种面向配电网的隐私保护最优潮流（OPF）机制，可防止对 OPF 解（例如电流与电压量测值）的未授权访问所导致的用户隐私泄露。该机制基于差分隐私框架，通过对计算输出施加经过精细校准的噪声，来控制个体在数据集中参与的风险。与现有隐私机制不同，本机制不将噪声施加于优化参数或其结果上，而是将 OPF 变量优化为随机噪声的仿射函数，从而削弱电网负荷与 OPF 变量之间的相关性。为确保随机化 OPF 解的可行性，该机制利用了施加于电网限值上的机会约束。该机制进一步被扩展以控制由随机噪声引起的 optimality loss（最优性损失）以及 OPF 变量的方差。本文表明，差分隐私 OPF 解在指定参数范围内不会泄露用户负荷。
引用
@article{arxiv.2004.03921,
title = {Differentially Private Optimal Power Flow for Distribution Grids},
author = {Vladimir Dvorkin and Ferdinando Fioretto and Pascal Van Hentenryck and Pierre Pinson and Jalal Kazempour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.03921},
year = {2020}
}