能源互联网中面向隐私保护的数据融合方法研究

发布时间：2020-03-25 20:36

【摘要】：随着能源互联网的发展,将智能交通网络和天然气网络等复杂网络与电力系统控制网络相互连通。在这个大的网络,信息流、能量流和控制流之间相互转换时,会产生大量的数据信息;另外在网络中的数据采集监控中,通过多个传感器对同一被测对象进行监控,会采集到大量冗余的数据;要想从这些数据中得到需要的信息,必须对他们进行数据融合处理。同时,在这些数据进行融合时,存在很多安全性的问题,为了保证融合结果的准确性和机密性,需要进行面向隐私保护的数据融合。在此背景下,本文分析了能源互联网的基本架构。针对能源互联网中的采集监控数据的冗余和不安全的问题,说明了对其进行了加密安全融合的必要性,对能源互联网中无线传感器网络面向隐私保护的数据融合方法进行研究。列举了能源互联网中无线传感器网络的两个应用场景,即无线传感器网络在电力系统和智能交通系统中的应用,说明了无线传感器网络在这两个场景中进行隐私保护的数据融合的必要性。本文分析了无线传感器网络中的数据融合方法,研究了传统的数据融合方法ICKPDA。针对ICKPDA算法的第三个阶段数据分片聚集阶段中只有叶子节点具有数据分片而非叶子节点不具有数据分片的问题,在多个传感器采集多个监控参数的情况下,设计出了IICKPDA-1算法,提高了无线传感器网络中数据融合的精确度和隐私保护性。选取能源互联网中电力系统的应用场景,建立能源互联网中无线传感器网络的模型,针对IICKPDA-1算法在此选定的应用场景中当多个无线传感器采集同一监控参数时可能出现的问题,设计了IICKPDA-2算法,提高数据融合的稳定性。由于IICKPDA-1算法和IICKPDA-2算法在精确度、隐私保护性、数据通信量以及数据完整性三方面基本一致,因此使用仿真软件对IICKPDA-2进行仿真。实验证明了IICKPDA-2算法的精确度优于ICKPDA算法和ESPART算法;并从隐私保护性、数据通信量以及数据完整性三个方面对IICKPDA-2算法进行理论分析,证明了IICKPDA-2算法优于ICKPDA算法和IPDA算法。
【图文】：

能源互联网构成要素图

能源互联网中的信息技术结构图
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP309;TP212.9;TN929.5

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本文编号：2600410