智能电网中同时支持负载监测和用户计费的隐私保护方法
【技术领域】：
[0001] 本发明的应用领域为智能电网中用户用电行为的隐私保护，具体设及一种智能电 网中同时支持负载监测和用户计费的隐私保护方法。
【背景技术】：
[0002] 随着智能电网的建设和部署，智能测量系统，尤其是智能电表，将广泛地取代原有 机械电子电表，并通过采集更加准确和时效的电能消费信息来改进电能生产、供应、调度和 消费的一系列过程。通过测量智能电表的用电数据，一方面可W进行用电负载的实时监测， 从而供电公司可W更好地调度电能；另一方面，也可W提供用户用电的准确计费；因此，智 能电网系统无论对于电能供应方和消费者都将发挥积极而重要的作用。
[0003] 然而，高精度和强实时的信息将会导致用户的用电隐私暴露。智能电表周期性采 集的用电信息将在智能电网运样相对开放的网络环境中传输、处理和存储，一旦遭受攻击， 个体的用电负荷曲线，也即特定时段的用电历史信息都可能被攻击者获取。已有文献证实 具有一系列类似NILM(非入侵式负载监控)算法能分解和识别良好精度的负荷曲线，从而推 断用户的用电器开关行为，侵犯用户的行为隐私。因此，保护智能电网系统中用户个人的行 为隐私安全，关乎所有消费者的个人利益，提供强健的隐私保证是亟待解决也是至关重要 的问题。
[0004] 目前已有大量强化和保护智能测量系统中用户隐私的研究方法。根据一般隐私保 护的基本原则，现有的方法和技术可分为3类:基于匿名化的方法，基于数据加密的方法，和 基于数据失真的方法。基于匿名化的方法通常简单易于实现，但是很容易遭受"连接攻击"。 基于加密的方法通常都具有很高的精确性，但安全可靠的加密方法通常需要复杂的计算与 通信开销，运点尤其影响智能电表运种资源相对受限的小型设备的实际工作效率。而现有 的基于数据失真的方法虽然能达到直观的隐私保护，但是隐私-效用间的折衷并不高效，而 且与数据无关的噪声很容易被过滤掉，减弱了隐私保护的功效。因此，不仅需要在隐私性和 数据的效用性两方面进行折衷，还要尽可能实线噪声的自适应覆盖。此外，针对智能电网运 一特殊应用场景，已有的方法要么只是对智能电网中的负载监测进行保护，要么只是对用 户的用电计费数据进行保护，而本发明可W同时对智能电网中的负载监测和用户计费进行 隐私保护。
【发明内容】
：
[0005] 本发明的目的是解决在智能电网中用户隐私的泄露问题，提出了一种智能电网中 同时支持负载监测和用户计费的隐私保护方法。本发明简单且易于实现，可W有效保护用 户负载曲线中数据的隐私，同时保证高可靠的聚集统计精度和正确的计费，协议无需复杂 运算或加密，具有极低的开销。
[0006] 为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案来实现的：
[0007] 智能电网中同时支持负载监测和用户计费的隐私保护方法，在智能电表的每个时 隙都生成一个随机的缩放系数，然后基于差额补偿机制对用电数据进行扰动，最后进行实 时聚集统计和用户计费，具体包括W下步骤：
[0008] 1)智能电表系统初始化:包括电网后台系统注册用户的电表1D、时间和生成通信 密钥，智能电表生成自己的隐私密钥，W及智能电表和后台系统进行时钟同步；
[0009] 2)用户智能电表端处理:智能电表进入正确工作状态，并默认进入第一个时隙，包 括智能电表用电数据测量，生成缩放系数和生成汇报数据，具体包括W下步骤，
[0010] 2-1)原始数据测量:测量第i个智能电表在时隙t的真实用电量数据式，测得值并 不直接汇报给后台系统；
[0011] 2-2)生成缩放系数:在时隙t，智能电表m其隐私密钥、注册ID和时间戳的哈希作 为种子，生成第i个智能电表在时隙t的随机缩放系数诗;
[0012] 2-3)生成应汇报数据:利用差额补偿机制，生成第i个智能电表在时隙t的应汇报 数据巧，并计算第t-1时隙第i个智能电表添加的扰动噪声;
[0013] 2-4)生成实际汇报数据:对应汇报数据进行噪声扰动，生成第i个智能电表在时隙 t的实际汇报数据i；;
[0014] 3)后台系统处理:供电公司后台系统接收到智能电表的汇报数据后，进行实时聚 集统计和计费处理，具体包括W下步骤，
[0015] 3-1)实时聚集统计：后台系统在时隙t接收到各个智能电表的实际汇报数据义， 对当前时隙的汇报数据求和，得到第t个时隙汇报的聚集统计值Aggt;
[0016] 3-2)计费：后台系统从数据存储系统中获取该时段中所有时隙的用电数据，计算 第i个智能电表的总计费Billi。
[0017] 本发明进一步的改进在于，步骤1)中智能电表在后台系统进行注册，保证智能电 表与后台系统正确协作，同时生成智能电表i的隐私密钥Ki,保证通信的数据完整性、认证 性和隐私性。
[0018] 本发明进一步的改进在于，步骤2-2)中智能电表W其隐私密钥、ID和时间戳的哈 希值作为种子，在每个时隙t生成第i个智能电表得随机缩放系数為，即 公f =獻減斯,/!^,.||77歷,)），其中1?曰11(1〇表示随机函数，1(1、11、1'11116*分别表示智能电表1的 隐私密钥、ID和第t时隙的时间戳，缩放系数依据后台系统所公开给定的缩放界限值a，0< a <l，a由用户和供电商协商制定，并按照[-a，a]上的均匀分布随机生成，保证了缩放系数的 机密性，由于使用差额补偿机制，故设定计费时段结束时隙的缩放系数一律取值为0。
[0019] 本发明进一步的改进在于，步骤2-3)中规定每个计费周期的第1个时隙的第i个智 能电表的应汇报数据即为原始测量数据，即巧=X;，利用差额补偿机制，第i个智能电表在 时隙t的应汇报数据署，为当前时隙的原始测量数据减去前一时隙添加的扰动噪声，AZti 代表时隙t - 1的扰动噪声，则有A斬1 =斬声;4，因此时隙t的应汇报数据为 單=X;-取,知。
[0020] 本发明进一步的改进在于，步骤2-4)中对第i个智能电表在第t个时隙的应汇报数 据單进行噪声扰动，计算得到第i个智能电表在第t个时隙的实际汇报数据，用i;'表示实际 汇报数据，即义二玉7'*(1+刮。
[0021] 本发明进一步的改进在于，步骤3-1)中后台系统在当前时隙接收到各个智能电表 的实际汇报数据絮后，将汇报数据在后台存储系统中安全存放，对时隙t的所有汇报数据 进行求和处理，得到在第t个时隙所有智能电表的汇报数据的聚集统计值为4'、。 i
[0022] 本发明进一步的改进在于，步骤3-2)中后台系统从数据存储系统中获取单个智能 电表在该时段中各个时隙t的汇报数据，直接加和处理，得到该计费时段第i个智能电表的 消费值为化。
[0023] 本发明所述的一种智能电网中同时支持负载监测和用户计费的隐私保护方法，与 其他直接在原始数据上添加正态分布噪声的方法相比，本发明对原始数据进行缩放扰动来 添加噪声，保证用户在任何时隙用电数据都能得到有效扰动。通过理论分析和实验分析，实 验结果都证实了本发明在隐私保护和保证数据效用性方面都十分有效，并且本发明在隐私 与效用的折衷方面更优于其他的数据失真方法。
【附图说明】：
[0024] 图1是用户智能电表的原始测量数据示意图；
[0025] 图2是对原始数据进行缩放扰动的示意图；
[0026] 图3是用户智能电表的扰动后的数据示意图；
[0027] 图4是本发明与已有方法的聚集误差期望值与扰动标准差间关系的对比图；
[0028] 图5是本发明与已有方法的聚集误差标准差与扰动标准差间关系的对比图；
[0029] 图6是本发明与已有方法的计费误差均值与扰动标准差间关系的对比图；
[0030] 图7是本发明与已有方法的计费误差标准差与扰动标准差间关系的对比图。
【具体实施方式】：
[0031] 下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
[0032] 参照图1、图2和图3,本发明智能电网中同时支持负载监测和用户计费的隐私保护 方法，包括W下步骤:系统的初始化、用户电表端处理，和供电公司后台系统处理。
[0033] 1.系统初始化
[0034] 本发明的方法中，假设智能电表与后台系统的初始化过程是可靠安全的，包括W 下步骤：
[0035] St邱1智能电表注册：电表在后台系统进行注册，注册信息包括智能电表1D、注册 日期时间等，由后台系统生成通信密钥，保证电表与后台系统的正确协作；
[0036] Step2密钥生成：为保证通信的数据完整性、认证性和隐私性，协议中不但生成通 信密钥，同时生成智能电表i的隐私密钥Ki并安全存储；
[0037] Step3参数配置:智能电表的参数配置要求统一标准，W支持多样性应用；
[0038] Step4时钟同步:智能电表与供电公司后台系统进行时钟同步，保证后台系统实时 准确的记录电表汇报的用电数据。
[0039] 2.用户智能电表端处理
[0040] 经过正确的系统初始化后，智能电表正确进入工作状态，并默认进入第1个时隙， 包括W下步骤：
[0041] Stepl原始数据测量:参考图1，从第一个时隙开始，测量第i个智能在时隙t的真实 用电数据《，测得值并不直接汇报给后台系统；
[0042] Step2生成缩放系数:参考图2,智能电表W其隐私密钥、ID和时间戳的哈希值作为 种子，在每个时隙t生成第i个智能电表得随机缩放系数句，即4 ii 77""谢， 其中RandO表示随机函数，Ki、Mi、Timet分别表示智能电表i的隐私密钥、ID和第t个时隙的 时间戳，缩放系数依据后台系统所公开给定的缩放界限值a(〇<a<l)，a由用户和供电商协 商制定，并按照[-a,a]上的均匀分布随机生成，保证了缩放系数的机密性，另外，由于使用 差额补偿机制，故设定计费时段结束时隙的缩放系数一律取值为0;
[0043] Step3生成应汇报数据:参考图2,规定每个计费周期的第1时隙（亦即前一个计费 周期的结束时隙）的第i个智能电表的应汇报数据即为原始测量数据，即式=马，利用差额 补偿机制，第i个智能电表在时隙t的应汇报数据巧，为当前时隙的原始测量数据减去前一 时隙添加的扰动噪声，心山代表时隙t-1的扰动噪声，则有M车1 =巧_1嗦1，因此时隙t的应 汇报数据为巧
[0044] Step4生成实际汇报数据:参考图2,对第i个智能电表在第t个时隙的应汇报数据 巧进行噪声扰动，可计算得到第i个智能电表在第t个时隙的实际汇报数据，用參表示实 际汇报数据，即是*0 +對。
[0045] 3.后台系统处理
[0046] 参考图3,供电公司后台系统的数据处理包括W下步骤：