电力网络中分布式优化方案的隐私性
最优化与控制
2023-01-31 v4
摘要
电力网络中本地发电与可控需求单元参与的日益增长促使采用分布式方案进行控制。同时，这引发两个问题：在这些单元间实现最优功率分配，以及保障发电/需求曲线的隐私。本研究考虑在二次频率控制时间尺度内设计保护发电与可控需求单元隐私的分布式优化方案。我们提出一种共识方案，将发电/需求曲线纳入其动力学中，在内部动力学知识不可得时保持该信息私密。然而，利用内部模型知识可推断产消曲线。我们通过提出一种隐私保护方案来解决此问题，该方案确保无法从通信信号中推断发电/需求。对两种方案，我们均给出解析稳定性、最优性与隐私保证，并表明二次频率控制目标得以满足。所提方案是分布式的、可本地验证的，且适用于任意网络拓扑。我们的解析结果在 140 总线系统仿真中得到验证，其中我们展示了所提方案提供更强的隐私特性、实现最优功率分配并保持电力网络稳定性。
引用
@article{arxiv.2201.10221,
title = {Privacy of distributed optimality schemes in power networks},
author = {Andreas Kasis and Kanwal Khan and Marios M. Polycarpou and Stelios Timotheou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.10221},
year = {2023}
}
备注
13 pages, 6 figures, 2 tables