CN102946307A - 保护智能电网用户用电隐私的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种保护智能电网用户用电隐私的方法及系统，其中方法包括以下步骤：建立一个智能电表采样周期中可能暴露用户隐私的消费电量模式集合；获取当前计费周期中的分时实际用电量；利用所述消费电量模式集合将获取的分时实际用电量进行预设混淆方式的混淆，并将混淆后的混淆用电量上传；将当前计费周期中的最后一个分时的实际电量进行校正，得到校正的用电量，以保证当前计费周期的总电费值保持不变；将校正后的用电量上传。本发明可使攻击者无法根据上传数据推断用户行为，但并不改变用电计价周期中用户的总电费值，从而保护智能电网用户用电隐私。

Description

保护智能电网用户用电隐私的方法及系统

技术领域

本发明涉及智能电网，尤其涉及一种保护智能电网用户用电隐私的方法及系统。

背景技术

智能电网中需要使用智能电表，用于实时地周期地上传用电数据，而不是现有的每个月人工抄表方式。但是，根据美国标准化研究院给出的分析，上传的用电数据可能会泄露用户的行为隐私，即用电量的情况可以反映用户在使用什么电器从而推知用户的日常行为。

通常的解决办法是对数据进行加密，但是频繁的加密，会导致电耗过高，影响了智能电表的使用，违背了智能电网实施的初衷。

已有技术的主要缺点是：依赖密码学加密算法，计算量大，服务端需要PKI，实际中难于部署，加密系统中密钥维护困难，使用密码学方法，特别是频繁的加密操作导致智能电网中的智能电表耗电量大，削弱了智能电网的作用，不利于智能电网的推广和应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中对智能电网中的上传数据频繁的加密操作导致智能电网中的智能电表耗电量大，削弱了智能电网的作用，不利于智能电网的推广和应用的缺陷，提供一种可不依赖密码学方法来保障用户隐私性，运算速度快、耗电少的保护智能电网用户用电隐私的方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

提供一种保护智能电网用户用电隐私的方法，包括以下步骤：

建立一个智能电表采样周期中可能暴露用户隐私的消费电量模式集合BAD，BAD={a[1],a[2],…,a[m]}，其中，m为模式的总个数，且为自然数；

获取当前计费周期中的分时实际用电量S_i，i=1,…,n-1；其中，n为计费周期中的采样个数，为自然数。

利用所述消费电量模式集合将获取的分时实际用电量进行预设混淆方式的混淆，并将混淆后的混淆用电量U_i上传；

将当前计费周期中的最后一个分时的实际电量S_n进行校正，得到校正的用电量U_n，以保证当前计费周期的总电费值保持不变；

将校正的用电量U_n上传。

本发明所述的方法中，所述将当前计费周期中的最后一个分时的实际电量进行校正，得到校正的用电量U_n的步骤具体包括：

在每次上传混淆用电量时，计算并记录累积的偏移量B_i，B_i=B_i-1+（S_i-U_i）·P_i，其中，B₀=0，P_i为上传U_i时的电价；

在最后一次上传数据时，计算校正值△=B_i/p，其中p为最后一次上传数据时的分时电价；

计算校正的用电量U_n，U_n=S_n+△。

本发明所述的方法中，所述预设混淆方式具体为：

获取分时实际用电量S_i在消费电量模式集合中的位置，如果S=a[j]∈BAD，则生成随机数0或者1，若生成0，则令U_i=（a[j]+a[j+1]）/2；若生成1，则令U_i=(a[j]+a[j-1])/2，其中，a[j]为该集合中的一个元素，j=1,…,m；

若分时实际用电量S_i在消费电量模式集合BAD的一个区间，即a[j]<S_i<a[j+1]，则令U_i=(a[j]+a[j+1])/2。

本发明所述的方法中，所述预设混淆方式具体为：

在消费电量模式集合BAD中随机选一个值a[j]，令U_i=a[j]，其中a[j]为该集合中的一个元素，j=1,…,m。

本发明所述的方法中，所述预设混淆方式具体为：

获取分时实际用电量S_i在消费电量模式集合中的位置，若a[j]<S_i<a[j+1]，则生成随机数0或者1；

若随机数为0，则令k=1，令U_i=(a[j+k]+a[j+k+1])/2；若|U_i-S_i|<BOUND，其中BOUND为一预设参数，则令k＝j+1，U_i=(a[j+k]+a[j+k+1])/2，持续直到循环条件不满足为止；

若随机数为1，则令k=0，U_i=(a[j+k]+a[j+k-1])/2；当|U_i-S_i|<BOUND，则令k＝j-1，U_i=(a[j+k]+a[j+k-1])/2，持续直到循环条件不满足为止。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

提供一种保护智能电网用户用电隐私的系统，包括集合建立模块、实际用电量获取模块、用电量混淆模块、校正模块以及上传模块，其中：

集合建立模块，用于一个智能电表采样周期中可能暴露用户隐私的消费电量模式集合BAD，BAD={a[1],a[2],…,a[m]}，其中，m模式的总个数，且为自然数；

实际用电量获取模块，用于获取当前计费周期中的分时实际用电量S_i，i=1,…,n-1；其中，n为计费周期中的采样个数，为自然数。

用电量混淆模块，用于利用所述消费电量模式集合将获取的分时实际用电量进行预设混淆方式的混淆，并通过上传模块将混淆后的混淆用电量U_i上传；

校正模块，用于将当前计费周期中的最后一个分时的实际电量S_n进行校正，以保证当前计费周期的总电费值保持不变，并通过上传模块将校正的用电量U_n上传。

本发明所述的系统中，所述校正模块具体包括：

偏移量计算模块，用于在每次上传混淆用电量时，计算并记录累积的偏移量B_i，B_i=B_i-1+（S_i-U_i）·P_i，其中，B₀=0，P_i为上传U_i时的电价；

校正值计算模块，用于在最后一次上传数据时，计算校正值△=B_i/p，其中p为最后一次上传数据时的分时电价；

最后一次上传数据计算模块，用于计算校正的用电量U_n，U_n=S_n+△。

本发明产生的有益效果是：本发明通过将分时上传的实时用电量进行混淆，使得攻击者无法根据上传数据推断用户行为，但并不改变用电计价周期中用户的总电费值，从而保护智能电网用户用电隐私。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例保护智能电网用户用电隐私的方法流程图；

图2是本发明实施例保护智能电网用户用电隐私的系统结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例保护智能电网用户用电隐私的方法，主要包括以下步骤：

S1、建立包括一个智能电表采样周期中可能暴露用户隐私的消费电量模式集合BAD，BAD={a[1],a[2]，...,a[m]}，其中，a[i](i=1，...,m)为指定计费周期中的各个实际用电量，根据该集合中的各个元素，即各个元素所表示的用电模式可以推知用户行为，其中m为模式总数，且为自然数；一个计费上传周期中，a[1]用电量可推知用户行为A[1]，a[2]用电量推知用户行为A[2]，依次类推。该集合可以预先设置，集合BAD中的元素可按照升序排列；

S2、获取当前计费周期中的分时实际用电量S_i，i=1,…,n-1，包括S₁、S₂、…S_n-1,S₁表示当前周期中第一个分时实际用电量，S₂表示当前周期中第二个分时实际用电量，…,S_n-1表示当前周期中倒数第二个分时实际用电量；

S3、利用所述消费电量模式集合将获取的分时实际用电量进行预设混淆方式的混淆，并将混淆后的混淆用电量U_i上传，即将S₁混淆为U₁上传（上传给电力调度中心），将S₂混淆为U₂上传，…将S_n-1混淆为U_n-1上传；

S4、将当前计费周期中的最后一个分时的实际电量S_n进行校正，得到校正的用电量U_n，以保证当前计费周期的总电费值保持不变；由于上传的数据与实际用电量不同，因此需要对最后一次上传数据进行校正，使得计费周期的总电费值保持不变（即与实际需交电费值相符）。

S5、将校正的用电量U_n上传。

本发明实施例中，步骤S4将当前计费周期中的最后一个分时的实际电量进行校正，得到校正的用电量U_n具体包括：

S41、在每次上传混淆用电量时，计算并记录累积的偏移量B_i，B_i=B_i-1+（S_i-U_i）·P_i，其中，B₀=0，P_i为上传U_i时的电价；

S42、在最后一次上传数据时，计算校正值△=B_i/p，其中p为最后一次上传数据时的分时电价；

S43、计算校正的用电量U_n，U_n=S_n+△。

在本发明的一个实施例中，步骤S3中的预设混淆方式为随机扰动方法，具体为：

a）获取分时实际用电量S_i在消费电量模式集合中的位置，如果S=a[j]∈BAD，则生成随机数0或者1，若生成0，则令U_i=（a[j]+a[j+1]）/2；若生成1，则令U_i=(a[j]+a[j-1])/2，其中，a[j]为该集合中的一个元素，j=1,…,m；

b）若分时实际用电量S_i在消费电量模式集合BAD的一个区间，即a[j]<S_i<a[j+1]，则令U_i=(a[j]+a[j+1])/2。

由于在步骤a)中随机向更大或更小的数扰动，故上传数值总体波动不大，不会影响到电力调度。且b)中扰动到区间中值，该值可能大于S，也可能小于S，因此上传数值总体波动不大，不会影响电力调度。由于上传值为中间值，故不会泄露用户隐私。

在本发明的另一实施例中，步骤S3中的预设混淆方式为随机游走方式，具体为：在消费电量模式集合BAD中随机选一个值a[j]，令U_i=a[j]，其中a[j]为该集合中的一个元素，j=1,…,m。随机游走方式虽然比较简单，但混淆了实际的用户行为，攻击者只能得到错误的推断结果，同样可以达到保护智能电网用户用电隐私的目的。

在本发明的第三实施例中，步骤S3中的预设混淆方式为扰动范围受限的扰动方式，即加大第一实施例中的扰动范围，但通过一个预设参数BOUND进行扰动程度的限制，以保障电力调度的精确性。

扰动范围受限的扰动方式具体为：

获取分时实际用电量S_i在消费电量模式集合中的位置，具体为扰动到BAD集合值的中间值，且与S距离小于BOUND的最远的那一个。即：

1)若a[j]<S_i<a[j+1]，则：

生成随机数0或者1，若随机数为0，则：

1.1）令j＝1；

1.2）令U_i=(a[i+j]+a[i+j+1])/2；

1.3）当|U_i-S_i|<BOUND，则

1.3.1)令j＝j+1；

1.3.2)U_i=(a[i+j]+a[i+j+1])/2；再转入步骤1.3）开始循环，直到循环条件（|U_i-S_i|<BOUND）不再满足；

若为1，则：

1.1）令j＝0；

1.2）令U_i=(a[i+j]+a[i+j-1])/2；

1.3）当|U_i-S_i|<BOUND，则

1.3.1)令j＝j-1；

1.3.2)U_i=(a[i+j]+a[i+j-1])/2。

本发明实施例的方法可应用在智能电网的终端设备智能电表中，用于保障用电者的隐私。本发明实施例的方法在上传用户数据时不会暴露用户行为的隐私性，其运算量小，对终端设备的计算量要求低，耗电量小。

上述实施例中的预设混淆方式并不用以限定具体的混淆方式，凡是基于本发明的混淆思想（即将分时上传的实时用电量进行混淆，使得攻击者无法根据上传数据推断用户行为，但并不改变用电计价周期中用户的总电费值，从而保护智能电网用户用电隐私）均属于本发明的保护范围。

上述方法既可在智能电表上用软件实现，也可以固化在硬件中实现。

本发明实施例保护智能电网用户用电隐私的系统主要用于智能电网中的智能电表，位于感知层和通信层的中间，称为中间处理层，用于数据的混淆，保障用户的用电行为隐私，并同时保证电力调度的精确性，以及分时电价的计费正确性。

本系统可实现上文实施例中的方法，具体包括集合建立模块10、实际用电量获取模块20、用电量混淆模块30、校正模块40以及上传模块50，其中：

集合建立模块10，用于建立包括一个指定计费周期中的各个实际用电量的消费电量模式集合BAD，BAD={a[1],a[2]，...,a[m]}，其中，集合BAD中的元素按照升序排列，m为自然数；

实际用电量获取模块20，用于获取当前计费周期中的分时实际用电量S_i，其中i为自然数；

用电量混淆模块30，用于根据所述消费电量模式集合将获取的分时实际用电量进行预设混淆方式的混淆，并通过上传模块50将混淆后的混淆用电量U_i上传；

校正模块40，用于将当前计费周期中的最后一个分时的实际电量S_n进行校正，以保证当前计费周期的总电费值保持不变，并通过上传模块50将校正的用电量U_n上传。

本发明实施例中，校正模块40具体包括：

偏移量计算模块41，用于在每次上传混淆用电量时，计算并记录累积的偏移量B_i，B_i=B_i-1+（S_i-U_i）·P_i，其中，B₀=0，P_i为上传U_i时的电价；

校正值计算模块42，用于在最后一次上传数据时，计算校正值△=B_i/p，其中p为最后一次上传数据时的分时电价；

最后一次上传数据计算模块43，用于计算校正的用电量U_n，U_n=S_n+△。

用电量混淆模块30中，预设混淆方式在上文已有详细描述，在此不赘述。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种保护智能电网用户用电隐私的方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立一个智能电表采样周期中可能暴露用户隐私的消费电量模式集合BAD，BAD={a[1], a[2], …, a[m]}，其中，m为模式的总个数，且为自然数；

获取当前计费周期中的分时实际用电量S_i，i=1,…,n-1；其中，n为计费周期中的采样个数，为自然数；

利用所述消费电量模式集合将获取的分时实际用电量进行预设混淆方式的混淆，并将混淆后的混淆用电量U_i上传；

将当前计费周期中的最后一个分时的实际电量S_n进行校正，得到校正的用电量U_n，以保证当前计费周期的总电费值保持不变；

将校正的用电量U_n上传。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将当前计费周期中的最后一个分时的实际电量进行校正，得到校正的用电量U_n的步骤具体包括：

在每次上传混淆用电量时，计算并记录累积的偏移量B_i，B_i=B_i-1+（S_i-U_i）·P_i，其中，B₀=0，P_i为上传U_i时的电价；

在最后一次上传数据时，计算校正值△=B_i/p，其中p为最后一次上传数据时的分时电价；

计算校正的用电量U_n，U_n=S_n+△。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设混淆方式具体为：

获取分时实际用电量S_i在消费电量模式集合中的位置，如果S=a[j]∈BAD，则生成随机数0或者1，若生成0，则令U_i=（a[j]+a[j+1]）/2；若生成1，则令U_i=(a[j]+a[j-1])/2，其中，a[j]为该集合中的一个元素，j =1,…,m； 

若分时实际用电量S_i在消费电量模式集合BAD的一个区间，即a[j] < S_i < a[j+1]，则令U_i=(a[j]+a[j+1])/2。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设混淆方式具体为：

在消费电量模式集合BAD中随机选一个值a[j]，令U_i=a[j]，其中a[j]为该集合中的一个元素，j =1,…,m。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设混淆方式具体为：

获取分时实际用电量S_i在消费电量模式集合中的位置，若a[j] < S_i <  a[j+1]，则生成随机数0或者1；

若随机数为0，则令k=1，令U_i=(a[j+k]+a[j+k+1])/2；若|U_i - S_i|<BOUND，其中BOUND为一预设参数，则开始循环，令k=j+1，U_i=(a[j+k]+a[j+k+1])/2，持续直到循环条件不再满足为止；

若随机数为1，则令k=0，U_i=(a[j+k]+a[j+k -1])/2；当|U_i - S_i|<BOUND，则开始循环，令k=j-1，U_i=(a[j+k]+a[j+k -1])/2，持续直到循环条件不再满足为止。

6.一种保护智能电网用户用电隐私的系统，其特征在于，包括集合建立模块、实际用电量获取模块、用电量混淆模块、校正模块以及上传模块，其中：

集合建立模块，用于建立一个智能电表采样周期中可能暴露用户隐私的消费电量模式集合BAD，BAD={a[1], a[2], …, a[m]}，其中，m为模式的总个数，且为自然数；

实际用电量获取模块，用于获取当前计费周期中的分时实际用电量S_i，i=1,…,n-1；其中，n为计费周期中的采样个数，为自然数；

用电量混淆模块，用于利用所述消费电量模式集合将获取的分时实际用电量进行预设混淆方式的混淆，并通过上传模块将混淆后的混淆用电量U_i上传；

校正模块，用于将当前计费周期中的最后一个分时的实际电量S_n进行校正，以保证当前计费周期的总电费值保持不变，并通过上传模块将校正的用电量U_n上传。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述校正模块具体包括：

偏移量计算模块，用于在每次上传混淆用电量时，计算并记录累积的偏移量B_i，B_i=B_i-1+（S_i-U_i）·P_i，其中，B₀=0，P_i为上传U_i时的电价；

校正值计算模块，用于在最后一次上传数据时，计算校正值△=B_i/p，其中p为最后一次上传数据时的分时电价；

最后一次上传数据计算模块，用于计算校正的用电量U_n，U_n=S_n+△。

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