报 告 人：叶枫，加拿大维多利亚大学 博士后研究员

报告地点：中南大学铁道校区电子楼207

报告时间：2024年12月28日（周六）上午 10:00-11:30

报告题目：隐私保护平均一致性及其在智能电网中的应用

个人简介：

叶枫，2019年本科毕业于东北大学信息科学与工程学院，2024年博士毕业于东南大学自动化学院，现为加拿大维多利亚大学电子与计算机工程系博士后研究员。其研究方向包括分布式控制与优化、智能电网、隐私保护及网络安全等。

报告简介：

平均一致性是分布式协同系统的重要基础，在微电网、无人机集群等应用场景中具有广泛的应用价值。然而，在平均一致性协同过程中，分布式设备的内部隐私信息（如设备初始状态）可能面临泄露风险。尽管已有多种针对平均一致性的隐私保护算法提出，但关于隐私保护的理论条件及适用于多种平均一致性动态方程的通用框架仍是一个亟待解决的研究难题。本报告将围绕以下内容展开：首先，对平均一致性过程中可能存在的隐私泄露风险进行系统性分析，包括四类隐私泄露场景及隐私保护算法的理论性能上界。接着，针对主流的三种平均一致性动态方程，提出一种基于乘性噪声的隐私保护通用框架。与传统方法相比，该框架能够在保证收敛精度的前提下，实现平均一致性的有限时间或无限时间收敛隐私保护。最后，报告将进一步探讨所提框架在智能电网中的实际应用，特别是针对不同设备功率信息的隐私保护方案。