基于差分隐私的智能电网数据收集与预测问题研究

发布时间：2022-02-26 16:47

　　随着人们对电力能源需求的不断增加,越来越多的研究者开始关注智能电网,致力于建设一个更加高效、经济、稳定、环保、安全的新型电力网络结构。然而智能电网中不同场景下对智能电表数据的收集中存在的隐私问题也引起了人们的担忧,这也成了阻碍智能电网发展的重要因素。在数据收集的过程中,一方面智能电表细粒度的数据可能会暴露用户的生活习惯,侵犯用户的隐私;另一方面如果用户考虑自己的隐私成本,那么他可能会拒绝参与实时的数据收集。其次收集单个用户的数据来进行负载预测可以及时进行能源调配,然而这一过程也会有暴露用户隐私的风险。针对以上隐私问题,本文的工作主要如下:1、对于传统的数据聚集,本文考虑在聚集器和用户都不相互信任且用户之间可能发生勾结的场景下,将同态加密和差分隐私机制相结合,设计了一种差分隐私聚集机制。整个方案主要分为三步:首先聚集器需要产生一个二进制序列加密后发送给智能电表;其次智能电表加密自己的用电量,产生相应个数的随机噪声并通过收到的二进制序列来完成随机噪声的选择,完成后将加密的用电量以及噪声放给聚集器;最后聚集器收到智能电表的数据后聚集解密,得到符合差分隐私的用电量之和。该方案让智能电表和聚集器... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 数据聚集机制
        1.2.2 隐私拍卖机制
        1.2.3 负载预测
    1.3 论文研究内容及组织结构
        1.3.1 论文研究内容
        1.3.2 论文研究结构
第二章 背景知识
    2.1 智能电网介绍
        2.1.1 智能电网的定义
        2.1.2 智能电网网络模型
        2.1.3 智能电网的优势
        2.1.4 智能电网中存在的隐私问题
    2.2 差分隐私保护技术
        2.2.1 差分隐私定义
        2.2.2 差分隐私的实现机制
        2.2.3 差分隐私保护的组合性质
    2.3 同态加密
        2.3.1 同态加密定义
        2.3.2 Paillier密码系统
    2.4 时间序列模型
        2.4.1 时间序列
        2.4.2 RNN循环神经网络
        2.4.3 LSTM长短时记忆网络
    2.5 本章小结
第三章 智能电网中的差分隐私数据聚集机制
    3.1 相关工作
    3.2 问题描述
        3.2.1 智能电网数据聚合模型
        3.2.2 攻击模型设定
        3.2.3 设计目标
    3.3 具体方案
        3.3.1 聚合器加密二进制序列
        3.3.2 智能电表加密数据
        3.3.3 聚合器聚合数据
    3.4 协议分析
        3.4.1 安全性分析
        3.4.2 隐私性分析
        3.4.3 复杂度分析
    3.5 实验仿真
        3.5.1 数据效用分析
        3.5.2 复杂度仿真
    3.6 本章小结
第四章 智能电网中基于差分隐私的数据拍卖
    4.1 相关工作
    4.2 问题描述
        4.2.1 场景描述
        4.2.2 机制设计目标
    4.3 具体方案
        4.3.1 准确率机制
        4.3.2 基于差分隐私的隐私拍卖机制
    4.4 实验仿真
    4.5 本章小结
第五章 基于差分隐私的用户负载预测
    5.1 相关工作
    5.2 问题描述
        5.2.1 隐私模型
        5.2.2 设计目标
    5.3 具体方案
        5.3.1 预测模型
        5.3.2 实验数据集
    5.4 实验仿真
        5.4.1 网络架构和参数
        5.4.2 模型评估
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 论文展望
参考文献
附录 攻读硕士学位期间申请的专利
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]智能电网下的网络化电力营销建设探讨[J]. 孙明霞,荆慧,刘海波,李建祥.  价值工程. 2013(34)



本文编号：3644821