【摘 要】
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随着智能电网技术的快速发展,以智能电表为核心的高级量测体系（Advanced Metering Infrastructure,AMI）也迅速应用在电力管理与测量中。借助于通信、控制、物联网以及计算机技术,智能电表可以实现细粒度用电信息的测量与远程通信,为能源管理带来极大的方便。与此同时,细粒度的智能电表量测技术也给用户的个人隐私带来了极大威胁。本文针对智能电表记录的细粒度数据会造成用户用电模式、个
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随着智能电网技术的快速发展,以智能电表为核心的高级量测体系（Advanced Metering Infrastructure,AMI）也迅速应用在电力管理与测量中。借助于通信、控制、物联网以及计算机技术,智能电表可以实现细粒度用电信息的测量与远程通信,为能源管理带来极大的方便。与此同时,细粒度的智能电表量测技术也给用户的个人隐私带来了极大威胁。本文针对智能电表记录的细粒度数据会造成用户用电模式、个人习惯和行为偏好等个人隐私的泄露问题,设计了考虑家庭用电模式差异的蓄电池调度隐私保护策略和考虑用电功率时间特征的蓄电池调度隐私保护策略,保护智能电表用户的个人隐私安全。主要工作和贡献包括以下几点:（1）用电功率视为信源,智能电表记录的数据视为码字,将蓄电池调度实现原始用电功率隐藏的过程抽象为信源编码的过程。同时,依据率失真理论构建了基于蓄电池调度隐私保护策略的离散无记忆信源编码模型。分别将家庭用电模式差异、用电功率时间特征纳入隐私保护框架,有效提升了策略对不同环境的适应性。（2）针对策略在不同家庭中取得的隐私保护效果差异较大的问题,提出了考虑家庭用电模式差异的蓄电池调度隐私保护策略。利用信源概率空间的方式对不同家庭的用电模式进行概括,基于率失真优化技术,探索了原始用电功率与目标示数之间关联度最小的策略。仿真结果表明,对用电模式差异较大的不同家庭,该策略都能够取得较好的隐私保护效果。（3）针对面向隐私保护的蓄电池调度策略会使得蓄电池进入过充/过放状态的问题,提出了考虑用电功率时间特征的蓄电池调度隐私保护策略。采用概率空间的方式描述每个时隙的用电特征,利用K-Means算法构建了对应时隙的电表目标示数集合。仿真结果表明,该策略能够在保证较强的隐私保护力度的同时,极大的弱化蓄电池的硬件约束对策略的影响。
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