Tradeoff zwischen Privacy und Utility für Short Term Load Forecasting
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| Vortragende(r) | Till Stöckmann | |
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| Vortragstyp | Bachelorarbeit | |
| Betreuer(in) | Christine Tex | |
| Termin | Fr 9. November 2018 | |
| Vortragssprache | ||
| Vortragsmodus | ||
| Kurzfassung | Mit der Etablierung von Smart Metern gehen verschiedene Vor- und Nachteile einher. Einerseits bieten die Smart Meter neue Möglichkeiten Energieverbräuche akkurater vorherzusagen (Forecasting) und sorgen damit für eine bessere Planbarkeit des Smart Grids. Andererseits können aus Energieverbrauchsdaten viele private Informationen extrahiert werden, was neue potentielle Angriffsvektoren auf die Privatheit der Endverbraucher impliziert. Der Schutz der Privatheit wird in der Literatur durch verschiedene Perturbations-Methoden umgesetzt. Da Pertubation die Daten verändert, sorgt dies jedoch für weniger akkurate Forecasts. Daher gilt es ein Tradeoff zu finden. In dieser Arbeit werden verschiedene gegebene Techniken zur Perturbation hinsichtlich ihrer Privacy (Schutz der Privatheit) und Utility (Akkuratheit der Forecasts) experimentell miteinander verglichen. Hierzu werden verschiedene Datensätze, Forecasting-Algorithmen und Metriken zur Bewertung von Privacy und Utility herangezogen. Die Arbeit kommt zum Schluss, dass die so genannte Denoise- und WeakPeak-Technik zum Einstellen eines Tradeoffs zwischen Privacy und Utility besonders geeignet ist. | |