Wei Chen · Zidong Wang · Jimmy Chih-Hsien Peng · Guo-Ping Liu · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年9月

本文探讨了电池储能系统（BESS）的隐私保护能量管理问题。针对时变网络，提出了一种自主隐私保护分布式优化（APPDO）方案，旨在调节本地电池储能系统的功率输出，在电池容量约束下以最低经济成本满足总负载需求，同时避免隐私泄露。为此，将梯度下降算法与无领导者和领导者 - 跟随者一致性方案相结合，提出了一种线性收敛的分布式算法。该算法适用于电池储能系统的孤岛和并网两种模式。此外，通过向相邻节点间交换的数据中注入精心设计的扰动序列，构建了一种新颖的隐私保护方法，使其能够有效抵御恶意窃听者。进一步地，建立...

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项隐私保护分布式能量管理技术具有重要的战略价值。当前我们的储能解决方案在工商业园区、虚拟电厂等多站点协同场景中，面临着数据安全与优化效率的双重挑战。该论文提出的APPDO算法通过梯度下降与共识机制的结合，能够在不泄露各储能站点敏感信息（如容量、负荷、成本参数）的前提...