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张彦军,宋明曙,马晓磊.面向智能电网信息安全与隐私保护的分布式经济调度算法研究[J].电测与仪表,2025,62(1):149-157.
Zhang yangjun,Song mingshu,Ma xiaolei.Research on distributed economic dispatching algorithm for information security and privacy protection in smart grid[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(1):149-157.
面向智能电网信息安全与隐私保护的分布式经济调度算法研究
Research on distributed economic dispatching algorithm for information security and privacy protection in smart grid
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2025.01.018
中文关键词:  分布式在线优化  经济调度  差分隐私  微电网
英文关键词:distributed online optimization, economic dispatching, differential privacy, microgrid
基金项目:国网新疆电力有限公司科技计划项目(SGXJ0000TKJS2310216)
        
作者中文名作者英文名单位
张彦军Zhang yangjun国网新疆电力公司
宋明曙Song mingshu国网新疆电力公司
马晓磊Ma xiaolei国网新疆电力公司
摘要点击次数: 398
中文摘要:
      针对微电网中考虑隐私保护和梯度信息未知的分布式经济调度问题,提出了一种基于差分隐私机制和单点反馈的分布式在线经济调度算法。与现有忽略隐私保护的分布式经济调度算法不同,文章通过引入符合拉普拉斯分布的随机噪声对节点的状态进行扰动,有效的保护了节点的隐私信息。该算法基于单点反馈估计真实的梯度信息来指导决策变量的更新,避免了精确地梯度计算,适应于梯度信息不可用的场景。此外,文章将经济调度问题扩展到分布式在线框架中,适应于成本函数时变的场景。在所提出的算法下,经济调度问题能够以一种在线的方式被解决,且算法能够实现次线性遗憾 ,仿真结果验证了该算法的有效性。
英文摘要:
      Aiming at the economic dispatching problem with privacy guarantees and unknown gradient information in microgrid, a distributed online economic dispatching algorithm based on differential privacy mechanism and one-point feedback is proposed in this paper. Different from most existing researches on economic dispatching algorithms ignoring privacy protection, this paper introduces random noise which conforms to the Laplacian distribution to disturb the state of nodes, which effectively protects the privacy information of nodes. The algorithm estimates the real gradient information based on one-point feedback to guide the updating of decision variables, avoids accurate gradient calculation, and is suitable for the scenario where gradient information is unavailable. In addition, the economic dispatching problem is extended to the distributed online framework to adapt to the time-varying cost function scenario. Under the proposed algorithm, the economic dispatching problem can be solved in an online way, and the algorithm can achieve the same sublinear rate regret . Finally, the effectiveness of the algorithm is verified by simulation results.
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