Privacy-cost trade-offs in demand-side management with storage

Demand-side energy management (EM) is studied from a privacy-cost trade-off perspective, considering time-of-use pricing and the presence of an energy storage unit. Privacy i s measured as the variation of the power withdrawn from the gri d from a fixed target value. Assuming non-causal knowledge of t he household’s aggregate power demand profile and the electric ity prices at the energy management unit (EMU), the privacy-cos t trade-off is formulated as a convex optimization problem, a nd a low-complexity backward water-filling algorithm is proposed to compute the optimal EM policy. The problem is studied also in the online setting assuming that the power demand profile is known to the EMU only causally, and the optimal EM policy is obtained numerically through dynamic programming (DP). Du e to the high computational cost of DP, a low-complexity heuri stic EM policy with a performance close to the optimal online solu tion is also proposed, exploiting the water-filling algorithm ob tained in the offline setting. As an alternative, information theor etic leakage rate is also evaluated, and shown to follow a similar trend as the load variance, which supports the validity of th e load variance as a measure of privacy. Finally, the privacy- cost trade-off, and the impact of the size of the storage unit on th is trade-off are studied through numerical simulations using real smart meter data in both the offline and online settings

Improving Fairness and Privacy in Selection Problems

Supervised learning models have been increasingly used for making decisions about individuals in applications such as hiring, lending, and college admission. These models may inherit pre-existing biases from training datasets and discriminate against protected attributes (e.g., race or gender). In addition to unfairness, privacy concerns also arise when the use of models reveals sensitive personal information. Among various privacy notions, differential privacy has become popular in recent years. In this work, we study the possibility of using a differentially private exponential mechanism as a post-processing step to improve both fairness and privacy of supervised learning models. Unlike many existing works, we consider a scenario where a supervised model is used to select a limited number of applicants as the number of available positions is limited. This assumption is well-suited for various scenarios, such as job application and college admission. We use ``equal opportunity'' as the fairness notion and show that the exponential mechanisms can make the decision-making process perfectly fair. Moreover, the experiments on real-world datasets show that the exponential mechanism can improve both privacy and fairness, with a slight decrease in accuracy compared to the model without post-processing.Comment: This paper has been accepted for publication in the 35th AAAI Conference on Artificial Intelligenc

Privacy-preserving smart metering revisited

Privacy-preserving billing protocols are useful in settings where a meter measures user consumption of some service, such as smart metering of utility consumption, pay-as-you-drive insurance and electronic toll collection. In such settings, service providers apply fine-grained tariff policies that require meters to provide a detailed account of user consumption. The protocols allow the user to pay to the service provider without revealing the user’s consumption measurements. Our contribution is twofold. First, we propose a general model where a meter can output meter readings to multiple users, and where a user receives meter readings from multiple meters. Unlike previous schemes, our model accommodates a wider variety of smart metering applications. Second, we describe a protocol based on polynomial commitments that improves the efficiency of previous protocols for tariff policies that employ splines to compute the price due

The role of communication systems in smart grids: Architectures, technical solutions and research challenges

The purpose of this survey is to present a critical overview of smart grid concepts, with a special focus on the role that communication, networking and middleware technologies will have in the transformation of existing electric power systems into smart grids. First of all we elaborate on the key technological, economical and societal drivers for the development of smart grids. By adopting a data-centric perspective we present a conceptual model of communication systems for smart grids, and we identify functional components, technologies, network topologies and communication services that are needed to support smart grid communications. Then, we introduce the fundamental research challenges in this field including communication reliability and timeliness, QoS support, data management services, and autonomic behaviors. Finally, we discuss the main solutions proposed in the literature for each of them, and we identify possible future research directions

Diseño e implementación de entornos urbanos inteligentes mediante la integración de redes de sensores inalámbricos

El objetivo de este proyecto es el de diseñar e implementar un entorno urbano inteligente (ciudad), mediante la integración de redes de sensores inalámbricos (contadores inteligentes inalámbricos), planteando de esta manera un cambio en el modelo de telegestión actual, que además posibilite potencialmente la conexión de dispositivos móviles de manera ad-hoc a esa red de gestión energética, abriendo así un nuevo abanico de posibilidades de interacción con el usuario. A partir de nuestro escenario, y usando como base el modelo de trazado de rayos, el objetivo será analizar en qué medida, la presencia de diversos factores tales como el tipo de tecnología de radio de corte alcance utilizado o la localización del contador, pueden afectar a la comunicación con el mismo. Pretendo así pues, saber cuáles son las limitaciones a tener en cuenta y las condiciones más óptimas para su correcto funcionamiento.Ingeniería Técnica de Telecomunicación, especialidad Sonido e ImagenTelekomunikazio Ingeniaritza Teknikoa. Soinua eta Irudia Berezitasun

Privacy-preserving energy management techniques and delay-sensitive transmission strategies for smart grids

The smart grid (SG) is the enhancement of the traditional electricity grid that allows bidirectional flow of electricity and information through the integration of advanced monitoring, communication and control technologies. In this thesis, we focus on important design problems affecting particularly two critical enabling components of the SG infrastructure : smart meters (SMs) and wireless sensor networks (WSNs). SMs measure the energy consumption of the users and transmit their readings to the utility provider in almost real-time. SM readings enable real-time optimization of load management. However, possible misuse of SM readings raises serious privacy concerns for the users. The challenge is thus to design techniques that can increase the privacy of the users while maintaining the monitoring capabilities SMs provide. Demand-side energy management (EM), achieved thanks to the utilization of storage units and alternative energy sources, has emerged as a potential technique to tackle this challenge. WSNs consist of a large number of low power sensors, which monitor physical parameters and transmit their measurements to control centers (CCs) over wireless links. CCs utilize these measurements to reconstruct the system state. For the reliable management of the SG, near real-time and accurate reconstruction of the system state at the CC is crucial. Thus, low complexity delay-constrained transmission strategies, which enable sensors to accurately transmit their measurements to CCs, should be investigated rigorously. To address these challenges, this dissertation investigates and designs privacy-preserving EM techniques for SMs and delay-constrained transmission strategies for WSNs. The proposed EM techniques provide privacy to SM users while maintaining the operational benefits SMs provide. On the other hand, the proposed transmission strategies enable WSNs to meet low latency transmission requirements, which in turn, facilitate real-time and accurate state reconstruction; and hence, the efficient and robust management of the SG. First, we consider an SM system with energy harvesting and storage units. Representing the system with a discrete-time finite state model, we study stochastic EM policies from a privacy-energy efficiency trade-off perspective, where privacy is measured by information leakage rate and energy efficiency is measured by wasted energy rate. We propose EM policies that take stochastic output load decisions based on the harvested energy, the input load and the state of the battery. For the proposed policies, we characterize the fundamental trade-off between user's privacy and energy efficiency. Second, we consider an SM system with a storage unit. Considering a discrete-time power consumption and pricing model, we study EM policies from a privacy-cost trade-off perspective, where privacy is measured by the load variance as well as mutual information. Assuming non-causal knowledge of the power demand profile and prices, we characterize the optimal EM policy based on the solution of an optimization problem. Then, assuming that the power demand profile is known only causally, we obtain the optimal EM policy based on dynamic programming, and also propose a low complexity heuristic policy. For the proposed policies, we characterize the trade-off between user's privacy and energy cost. Finally, we study the delay-constrained linear transmission (LT) of composite Gaussian measurements from a sensor to a CC over a point-to-point fading channel. Assuming that the channel state information (CSI) is known by both the encoder and decoder, we propose the optimal LT strategy in terms of the average mean-square error (MSE) distortion under a strict delay constraint, and two LT strategies under general delay constraints. Assuming that the CSI is known only by the decoder, we propose the optimal LT strategy in terms of the average MSE distortion under a strict delay constraint.La red de energía inteligente (SG) es la mejora de la red eléctrica tradicional. En esta tesis, nos enfocamos en las problemáticas asociadas al diseño de dos de los componentes más críticos de la infraestructura de la SG : los medidores inteligentes (SMs) y las redes de sensores inalámbricos (WSNs). Los SMs miden el consumo de energía de los usuarios y transmiten sus medidas al proveedor de servicio casi en tiempo real. Las medidas de SM permiten la optimización en tiempo real de la gestión de carga en la red. Sin embargo, el posible mal uso de estas medidas plantea preocupaciones graves en cuanto a la privacidad de los usuarios. El desafío es, por lo tanto, diseñar técnicas que puedan aumentar la privacidad de los usuarios manteniendo las capacidades de supervisión que proveen los SMs. Una solución tecnológica es el diseño de sistemas de gestión de energía (EM) inteligentes compuestos por dispositivos de almacenamiento y generación alternativa de energía. Las WSNs se componen de un gran número de sensores, que miden parámetros físicos y transmiten sus mediciones a los centros de control (CCs) mediante enlaces inalámbricos. Los CCs utilizan estas mediciones para estimar el estado del sistema. Para una gestión fiable de la SG, una buena reconstrucción del estado del sistema en tiempo real es crucial. Por ello, es preciso investigar estrategias de transmisión con estrictos requisitos de complejidad y limitaciones de latencia. Para afrontar estos desafíos, esta tesis investiga y diseña técnicas de EM para preservar la privacidad de los usuarios de SM y estrategias de transmisión para WSNs con limitaciones de latencia. Las técnicas de EM propuestas proporcionan privacidad a los consumidores de energía manteniendo los beneficios operacionales para la SG. Las estrategias de transmisión propuestas permiten a las WSNs satisfacer los requisitos de baja latencia necesarios para la reconstrucción precisa del estado en tiempo real; y por lo tanto, la gestión eficiente y robusta de la SG. En primer lugar, consideramos el diseño de un sistema de SM con una unidad de almacenamiento y generación de energía renovable. Representando el sistema con un modelo de estados finitos y de tiempo discreto, proponemos políticas estocásticas de EM. Para las políticas propuestas, caracterizamos la relación fundamental existente entre la privacidad y la eficiencia de energía del usuario, donde la privacidad se mide mediante la tasa de fuga de información y la eficiencia de energía se mide mediante la tasa de energía perdida. En segundo lugar, consideramos el diseño de un sistema de SM con una unidad de almacenamiento. Considerando un modelo de tiempo discreto, estudiamos la relación existente entre la privacidad y el coste de la energía, donde la privacidad se mide por la variación de la carga, así como la información mutua. Suponiendo que el perfil de la demanda de energía y los precios son conocidos de antemano, caracterizamos la política de EM óptima. Suponiendo que la demanda de energía es conocida sólo para el tiempo actual, obtenemos la política de EM óptima mediante programación dinámica, y proponemos una política heurística de baja complejidad. Para las políticas propuestas, caracterizamos la relación existente entre la privacidad y el coste de energía del usuario. Finalmente, consideramos el diseño de estrategias de transmisión lineal (LT) de mediciones Gaussianas compuestas desde un sensor a un CC sobre un canal punto a punto con desvanecimientos. Suponiendo que la información del estado del canal (CSI) es conocida tanto por el trasmisor como por el receptor, proponemos la estrategia de LT óptima en términos de la distorsión de error cuadrático medio (MSE) bajo una restricción de latencia estricta y dos estrategias de LT para restricciones de latencia arbitrarias. Suponiendo que la CSI es conocida sólo en el receptor, proponemos la estrategia de LT óptima en términos de la distorsión de MSE bajo una restricción de latencia estricta.La xarxa d'energia intel·ligent (SG) és la millora de la xarxa elèctrica tradicional. En aquesta tesi, ens enfoquem en les problemàtiques associades al disseny de dos dels components més crítics de la infraestructura de la SG : els mesuradors de consum intel·ligents(SMs) i les xarxes de sensors sense fils (WSNs).Els SMs mesuren el consum d'energia dels usuaris i transmeten les seves mesures al proveïdor de servei gairebé en temps real. Les mesures de SM permeten l'optimització en temps real de la gestió de càrrega a la xarxa. No obstant això, el possible mal ús d'aquestes mesures planteja preocupacions greus en quant a la privacitat dels usuaris. El desafiament és, per tant, dissenyar tècniques que puguin augmentar la privadesa dels usuaris mantenint les capacitats de supervisió que proveeixen els SMs. Una solució tecnològica és el disseny de sistemes de gestió d'energia (EM) intel·ligents compostos per dispositius d'emmagatzematge i generació alternativa d'energia.Les WSNs es componen d'un gran nombre de sensors, que mesuren paràmetres físics i transmeten les seves mesures als centres de control (CCs) mitjançant enllaços sense fils. Els CCs utilitzen aquestes mesures per estimar l'estat del sistema. Per a una gestió fiable de la SG, una bona reconstrucció de l'estat del sistema en temps real és crucial. Per això, cal investigar estratègies de transmissió amb estrictes requisits de complexitat i limitacions de latència. Per d'afrontar aquests desafiaments, aquesta tesi investiga i dissenya tècniques d'EM per preservar la privacitat dels usuaris de SM i estratègies de transmissió per WSNs amb limitacions de latència. Les tècniques d'EM propostes proporcionen privacitats als consumidors d'energia mantenint els beneficis operacionals per la SG. Les estratègies de transmissió proposades permeten a les WSNs satisfer els requisits de baixa latència necessaris per a la reconstrucció precisa de l'estat en temps real; i per tant, la gestió eficient i robusta de la SG.En primer lloc, considerem el disseny d'un sistema de SM amb una unitat d'emmagatzematge i generació d'energia renovable. Representant el sistema amb un model d'estats finits i de temps discret, proposem polítiques estocàstiques d'EM. Per a les polítiques propostes, caracteritzem la relació fonamental existent entre la privadesa i l'eficiència d'energia de l'usuari, on la privacitat es mesura mitjançant la taxa de fugida d'informació i l'eficiència d'energia es mesura mitjançant la taxa d'energia perduda.En segon lloc, considerem el disseny d'un sistema de SM amb una unitat d'emmagatzematge. Considerant un model de temps discret, estudiem la relació existent entre la privacitat el cost de l'energia, on la privacitat es mesura per la variació de la càrrega, així com mitjançant la informació mútua. Suposant que la corba de la demanda d'energia i els preus són coneguts per endavant, caracteritzem la política d'EM òptima. Suposant que la demanda d'energia és coneguda només per al temps actual, obtenim la política d'EM òptima mitjançant programació dinàmica, i proposem una política heurística de baixa complexitat. Per a les polítiques propostes, caracteritzem la relació existent entre la privacitat i el cost d'energia de l'usuari.Finalment, considerem el disseny d'estratègies de transmissió lineal (LT) de mesures Gaussianes compostes des d'un sensor a un CC sobre un canal punt a punt amb esvaïments. Suposant que la informació de l'estat del canal (CSI) és coneguda tant pel transmissor com pel receptor, proposem l'estratègia de LT òptima en termes de la distorsió d'error quadràtic mitjà (MSE) sota una restricció de latència estricta. A més, proposem dues estratègies de LT per a restriccions de latència arbitràries. Finalment, suposant que la CSI és coneguda només en el receptor, proposem l'estratègia de LT òptima en termes de la distorsió de MSE sota una restricció de latència estricta

Context-Aware Anomaly Detection and Analysis Using Spatial-Temporal Data

With the thriving of sensing and internet-of-things technologies, an increasing number of research communities and industries are stepping into the Era of Big Data. Following this technology trend, the amount and complexity of data generated by each domain are growing exponentially. The demand for automated monitoring, detecting and analyzing unusual events from those data are also increasing. These predictive analyses seek to identify and capture meaningful patterns in massive, highly heterogeneous data from various domains such as environmental sensing and cyber-physical systems. However, performing analysis such as anomaly detection faces a variety of challenges. For instance, the lack of prior knowledge regarding what is normal and what is abnormal, and the power consumption limitation for low-profile computing devices. These challenges constrain the flexibility of analysis methods. All these pose real problems to existing anomaly detection methods. Most existing techniques for anomaly detection only consider the content of the data source, i.e., the data itself directly gathered from sensing devices, not taking the context of the data into consideration. Therefore, anomalies under complicated settings are difficult to be identified. Hence, it is essential to design anomaly detection methods, especially the feature space design under a specific anomaly context. The context can be semantic, spatial, or temporal. This thesis studies the context-aware data analysis approaches using spatial-temporal data. A general principle to design a context-aware data analysis framework for spatial-temporal data is proposed and investigated in three different problems: contextual anomaly detection in remotely sensed imagery, hierarchical context-aware fault diagnosis in photovoltaic systems and energy-efficient wearable computing empowered by context-aware predictive analysis. Results include: (1) an automated contextual anomaly detection approach is proposed and implemented. The method constructs and utilizes spatial-temporal neighborhood context. Average precision and recall of 98.1\% and 95.7\% for contextual outlier detection are achieved. Also, meaningful and validated unusual events are detected from remotely sensed imagery. (2) A new hierarchical context-aware anomaly detection algorithm is proposed. With this algorithm, the fault detection accuracy of large-scale photovoltaic systems improves by 20\% (from 63\% to 83\%) for top-100 detected anomalies, compared with existing solutions. (3) By identifying and predicting the intra-signal context, the proposed sparse adaptive sensing algorithm achieves 97.7\% accuracy with 76.9\% to 99\% reduced energy consumption (83.6\% average reduction under real-world testing). These three studies demonstrate the utility of combining the spatial-temporal context in any future big data anomaly detection

Technical - regulatory strategies for the implementation of the AMI infrastructure in the horizon 2030 in Colombia

gráficos, tablasComo respuesta a los retos de la transición energética para Colombia en el horizonte del año 2.030, existe un interés en evaluar y analizar las implicaciones y oportunidades que poseen las disrupciones tecnológicas dentro del mercado y operación del sistema eléctrico colombiano. Nuevas oportunidades de negocio, junto con nuevos paradigmas de operación del sistema eléctrico son algunos motivadores en el papel dinamizador del usuario final. El objetivo de este trabajo busca proponer tendencias tecnológicas y regulatorias para el surgimiento y despliegue de la infraestructura de medición inteligente bajo la infraestructura AMI, fundamentada en el estudio exhaustivo del estado del arte y el aprendizaje de experiencias nacionales e internacionales. Por su parte, los resultados muestran que la proyección por medio de los modelos de simulación empleados permite incluir estrategias de despliegue masivo siguiendo las bondades del modelo de difusión general; además, permite evaluar el impacto e incidencia sobre la oferta y la demanda eléctrica. Los resultados obtenidos muestran que el despliegue de medición AMI para el sector residencial urbano se proyecta entre aproximadamente 64% y 88,7% para el año 2.030; para el año 2.035 los escenarios muestran despliegues cercanos entre 85,3% y 98,4%. La proyección de demanda eléctrica, con respecto al Sistema Interconectado Nacional SIN, muestra tendencias de reducción entre aproximadamente 9,2%, y 13,1% para el año 2.030; por su parte, para el año 2.035 la proyección muestra incrementos de reducción entre el 12,6% y 14,7% según los 3 escenarios analizados. Por último, la participación de demanda con autogeneración distribuida a pequeña escala muestra escenarios de participación en el Sistema Interconectado Nacional de entre el 4,7% y 6,6% para el año 2.030; sin embargo, para el año 2.035 se tiene un aumento significativo de entre el 21,7% y 28,3%. (Texto tomado de la fuente)In response to the challenges of the energy transition for Colombia on the horizon of the year 2030, there is an interest in evaluating and analyzing the implications and opportunities that technological interruptions have within the market and operation of the Colombian electricity system. New business opportunities, along with new operating paradigms for the electrical system are some of the motivators in the dynamic role of the end user. The objective of this work seeks to propose technological and regulatory trends for the emergence and use of smart metering infrastructure under the AMI infrastructure, based on the exhaustive study of the state of the art and learning from national and international experiences. On the other hand, the results show that the projection through the simulation models used allows including strategies of massive use following the benefits of the general diffusion model; In addition, it allows evaluating the impact and incidence on electricity supply and demand. The results obtained show that the use of AMI measurement for the urban residential sector is projected between approximately 64% and 88.7% for the year 2030; for the year 2035 the scenarios show uses close to between 85.3% and 98.4%. The projection of electricity demand, with respect to the National Interconnected System SIN, shows reduction trends between approximately 9.2% and 13.1% for the year 2030; for its part, for the year 2035 the projection shows increases in reduction between 12.6% and 14.7% according to the 3 scenarios analyzed. Finally, the share of demand with small-scale distributed self-generation shows participation scenarios in the National Interconnected System of between 4.7% and 6.6% for the year 2030; however, for the year 2035 there is a significant increase of between 21.7% and 28.3%.MaestríaMagíster en Ingeniería - Ingeniería EléctricaPolítica, regulación y mercado de energíaEléctrica, Electrónica, Automatización Y Telecomunicacione