Smart Meters Big Data: Game Theoretic Model for Fair Data Sharing in Deregulated Smart Grids
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aggregating fine-granular data measurements from smart meters presents an opportunity for utility companies to learn about consumers' power consumption patterns. Several research studies have shown that power consumption patterns can reveal a range of information about consumers, such as how many people are in the home, the types of appliances they use, their eating and sleeping routines, and even the TV programs they watch. As we move toward liberalized energy markets, many different parties are interested in gaining access to such data, which has enormous economical, societal, and environmental benefits. However, the main concern is that many such beneficial uses of smart meter big data would be severely curtailed if the data were excessively protected due to individuals' privacy. In this paper, we propose a game theoretic mechanism that balances between beneficial uses of data and individuals' privacy in deregulated smart grids. Our mechanism solves the problem of access control by fairly compensating consumers for their participation in the data market based on the concept of differential privacy. The results of our experiments show the importance of taking consumers' attitudes toward privacy as a crucial element in designing balanced markets for fair data sharing. Furthermore, the experiments provide a principled way to choose reasonable values for privacy levels that are more relevant to real-world scenarios.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,164 | 0,246 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle