SDecPP-DC：スマートグリッドにおけるインセンティブベース需要応答のための状態分解プライバシー保護最適化アルゴリズム

本論文では、消費者の電力消費という機微情報のプライバシーを保護しつつ、スマートグリッドにおけるインセンティブベース需要応答（IDR）の経済的発電計画問題（EDP）を検討する。EDPとしてのインセンティブベース需要応答（IDR）の最適化目的関数を確立した。機微情報のプライバシーを保護する状態分解機構を提案し、このEDPを解くために新たな状態分解ベースのプライバシー保護分散コンセンサスアルゴリズム（SDecPP-DC）を設計した。SDecPP-DCアルゴリズムにおけるミスマッチ変数のフィードバックゲインは非協調かつ一定である。多パラメータ摂動理論を用いて提案したSDecPP-DCアルゴリズムの収束性を理論的に証明した。SDecPP-DCアルゴリズムは行確率行列を用いた有向ネットワークトポロジーを扱え、収束点がEDPの最適解になることを示した。最終的に、実験によりSDecPP-DCの正確性と有効性を確認した。