论文摘要
智能电网利用大量的用户用电数据实现电网负荷平衡和电力供应调整,但用电信息的采集过程面临泄露用户隐私的风险。针对该问题提出了一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）与同态加密的用电数据隐私保护方法。首先采用经验模态分解方法将用户L1原始用电数据分解为不同时间尺度的局部特征分量C1,C2,…,Cd。然后采用用户L2,…,Ld的公钥pub2,…,pubd对C2,…,Cd分别进行同态加密,并将加密结果发送给数据聚合器。数据聚合器将用户L1公钥加密后的所有其他用户数据相加,并将结果发送给用户L1。接下来用户L1将接收到的结果用自己的私钥解密,并与C1相加求和。用户L1将结果用自己私钥签名发送到控制中心,控制中心采用用户L1公钥验证结果的真实性。其他用户与用户L1做法相同。最后控制中心将验证后的所有用户结果相加,得到某个时刻所有用户总用电量,而无法获得每个用户的原始用电数据,从而起到隐私保护作用。为了验证所提方法的有效性,利用爱尔兰电力公司的智能电表数据进行仿真实验;实验结果表明,所提出的方法能够有效地保护用户用电数据的隐私。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李元诚,张攀,郑世强
关键词: 经验模态分解,智能电网,同态加密,共享密钥,隐私保护
来源: 电网技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 华北电力大学控制与计算机工程学院
基金: 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018ZD06)~~
分类号: TM76
DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.2202
页码: 1810-1818
总页数: 9
文件大小: 476K
下载量: 309
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