專利名稱：保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及智能電網(wǎng)，尤其涉及一種保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
智能電網(wǎng)中需要使用智能電表，用于實時地周期地上傳用電數(shù)據(jù)，而不是現(xiàn)有的每個月人工抄表方式。但是，根據(jù)美國標(biāo)準(zhǔn)化研究院給出的分析，上傳的用電數(shù)據(jù)可能會泄露用戶的行為隱私，即用電量的情況可以反映用戶在使用什么電器從而推知用戶的日常行為。
通常的解決辦法是對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，但是頻繁的加密，會導(dǎo)致電耗過高，影響了智能電表的使用，違背了智能電網(wǎng)實施的初衷。已有技術(shù)的主要缺點是依賴密碼學(xué)加密算法，計算量大，服務(wù)端需要PKI，實際中難于部署，加密系統(tǒng)中密鑰維護(hù)困難，使用密碼學(xué)方法，特別是頻繁的加密操作導(dǎo)致智能電網(wǎng)中的智能電表耗電量大，削弱了智能電網(wǎng)的作用，不利于智能電網(wǎng)的推廣和應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于針對現(xiàn)有技術(shù)中對智能電網(wǎng)中的上傳數(shù)據(jù)頻繁的加密操作導(dǎo)致智能電網(wǎng)中的智能電表耗電量大，削弱了智能電網(wǎng)的作用，不利于智能電網(wǎng)的推廣和應(yīng)用的缺陷，提供一種可不依賴密碼學(xué)方法來保障用戶隱私性，運算速度快、耗電少的保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的方法及系統(tǒng)。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是提供一種保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的方法，包括以下步驟建立一個智能電表采樣周期中可能暴露用戶隱私的消費電量模式集合BAD，BAD={a[l]，a[2]，…，a[m]}，其中，m為模式的總個數(shù)，且為自然數(shù);獲取當(dāng)前計費周期中的分時實際用電量Spi=Ir^n-I ;其中，η為計費周期中的采樣個數(shù)，為自然數(shù)。利用所述消費電量模式集合將獲取的分時實際用電量進(jìn)行預(yù)設(shè)混淆方式的混淆，并將混淆后的混淆用電量Ui上傳；將當(dāng)前計費周期中的最后一個分時的實際電量Sn進(jìn)行校正，得到校正的用電量Un,以保證當(dāng)前計費周期的總電費值保持不變；將校正的用電量Un上傳。本發(fā)明所述的方法中，所述將當(dāng)前計費周期中的最后一個分時的實際電量進(jìn)行校正，得到校正的用電量Un的步驟具體包括在每次上傳混淆用電量時，計算并記錄累積的偏移量Bi, Bi=Bp1+ (Si-Ui) · Pi，其中，Btl=O, Pi為上傳Ui時的電價；在最后一次上傳數(shù)據(jù)時，計算校正值Λ =Bi/p，其中P為最后一次上傳數(shù)據(jù)時的分時電價；
計算校正的用電量Un，Un=Sn+ Λ。本發(fā)明所述的方法中，所述預(yù)設(shè)混淆方式具體為獲取分時實際用電量Si在消費電量模式集合中的位置，如果S=a[j] e BAD,則生成隨機數(shù)O或者1，若生成0，則令Ui= (a[j]+a[j+l] ) /2 ;若生成1，則令 其中，a[j]為該集合中的一個元素，j=l, ...，m ;若分時實際用電量Si在消費電量模式集合BAD的一個區(qū)間，即aUKS^aU+l]，則令 Ui=(a[j]+a[j+l])/2o本發(fā)明所述的方法中，所述預(yù)設(shè)混淆方式具體為在消費電量模式集合BAD中隨機選一個值a[j]，令Ui=a[j]，其中a[j]為該集合中的一個元素，j=l, *··,π ο本發(fā)明所述的方法中，所述預(yù)設(shè)混淆方式具體為獲取分時實際用電量51在消費電量模式集合中的位置，若3[」]〈51〈&[」+1]，則生成隨機數(shù)O或者I ;若隨機數(shù)為0，則令1^=1，令仏=(&[」+10+&[」+1^1])/2;若 IUi-SiRBOUND,其中BOUND為一預(yù)設(shè)參數(shù),則令k = j+LUiKaU+y+aU+k+l])/^,持續(xù)直到循環(huán)條件不滿足為止;若隨機數(shù)為1，則令 k=0，Ui=(a[j+k]+a[j+k-l])/2 ;當(dāng) | Ui-Si |〈BOUND，則令 k =j-1, !^(aU+y+aU+k-l])/〗,持續(xù)直到循環(huán)條件不滿足為止。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是提供一種保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的系統(tǒng)，包括集合建立模塊、實際用電量獲取模塊、用電量混淆模塊、校正模塊以及上傳模塊，其中集合建立模塊，用于一個智能電表采樣周期中可能暴露用戶隱私的消費電量模式集合BAD，BAD={a[l]，a[2]，…，a[m]}，其中，m模式的總個數(shù)，且為自然數(shù)；實際用電量獲取模塊，用于獲取當(dāng)前計費周期中的分時實際用電量Si, i=l,…，η-l ;其中，η為計費周期中的采樣個數(shù)，為自然數(shù)。用電量混淆模塊，用于利用所述消費電量模式集合將獲取的分時實際用電量進(jìn)行預(yù)設(shè)混淆方式的混淆，并通過上傳模塊將混淆后的混淆用電量Ui上傳；校正模塊，用于將當(dāng)前計費周期中的最后一個分時的實際電量Sn進(jìn)行校正，以保證當(dāng)前計費周期的總電費值保持不變，并通過上傳模塊將校正的用電量Un上傳。本發(fā)明所述的系統(tǒng)中，所述校正模塊具體包括偏移量計算模塊，用于在每次上傳混淆用電量時，計算并記錄累積的偏移量Bi,Bi=Bi^1+ (Si-Ui) · Pi,其中，Bq=0，Pi 為上傳 Ui 時的電價；校正值計算模塊，用于在最后一次上傳數(shù)據(jù)時，計算校正值Λ =Bi/p，其中P為最后一次上傳數(shù)據(jù)時的分時電價；最后一次上傳數(shù)據(jù)計算模塊，用于計算校正的用電量Un，Un=Sn+ Λ。本發(fā)明產(chǎn)生的有益效果是本發(fā)明通過將分時上傳的實時用電量進(jìn)行混淆，使得攻擊者無法根據(jù)上傳數(shù)據(jù)推斷用戶行為，但并不改變用電計價周期中用戶的總電費值，從而保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私。


下面將結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，附圖中圖I是本發(fā)明實施例保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的方法流程圖；圖2是本發(fā)明實施例保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
本發(fā)明實施例保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的方法，主要包括以下步驟SI、建立包括一個智能電表采樣周期中可能暴露用戶隱私的消費電量模式集合BAD, BAD= {a[I], a[2], . . .，a[m]}，其中，a[i] (i=l, · · · , m)為指定計費周期中的各個實際用電量，根據(jù)該集合中的各個元素，即各個元素所表示的用電模式可以推知用戶行為，其中m為模式總數(shù)，且為自然數(shù)；一個計費上傳周期中，a[l]用電量可推知用戶行為A[l]，a[2]用電量推知用戶行為A [2]，依次類推。該集合可以預(yù)先設(shè)置，集合BAD中的元素可按照升序排列；S2、獲取當(dāng)前計費周期中的分時實際用電量S” i=l,…，n-1，包括SpS2、吣511_1，S1表示當(dāng)前周期中第一個分時實際用電量，S2表示當(dāng)前周期中第二個分時實際用電量，…，Slri表示當(dāng)前周期中倒數(shù)第二個分時實際用電量；S3、利用所述消費電量模式集合將獲取的分時實際用電量進(jìn)行預(yù)設(shè)混淆方式的混淆，并將混淆后的混淆用電量Ui上傳，即將S1混淆為U1上傳(上傳給電力調(diào)度中心)，將S2混淆為U2上傳，…將Slri混淆為Ulrl上傳；S4、將當(dāng)前計費周期中的最后一個分時的實際電量Sn進(jìn)行校正，得到校正的用電量Un，以保證當(dāng)前計費周期的總電費值保持不變；由于上傳的數(shù)據(jù)與實際用電量不同，因此需要對最后一次上傳數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，使得計費周期的總電費值保持不變(即與實際需交電費值相符)。S5、將校正的用電量Un上傳。本發(fā)明實施例中，步驟S4將當(dāng)前計費周期中的最后一個分時的實際電量進(jìn)行校正，得到校正的用電量Un具體包括S41、在每次上傳混淆用電量時，計算并記錄累積的偏移量Bi, Bi=Bg+ (Si-Ui)-Pi,其中，Bq=0，Pi為上傳Ui時的電價；S42、在最后一次上傳數(shù)據(jù)時，計算校正值Λ =Bi/p，其中p為最后一次上傳數(shù)據(jù)時的分時電價；S43、計算校正的用電量Un，Un=Sn+ Δ。在本發(fā)明的一個實施例中，步驟S3中的預(yù)設(shè)混淆方式為隨機擾動方法，具體為a)獲取分時實際用電量51在消費電量模式集合中的位置，如果S=a[j] e BAD,則生成隨機數(shù)O或者1，若生成0，則令Ui= (a[j]+a[j+l] ) /2 ;若生成1，則令
其中，a[j]為該集合中的一個元素，j=l, ...，m ;b)若分時實際用電量Si在消費電量模式集合BAD的一個區(qū)間，即a[j] <Si〈a[j+l],則令 Ui=(a[j]+a[j+l])/2o由于在步驟a)中隨機向更大或更小的數(shù)擾動，故上傳數(shù)值總體波動不大，不會影響到電力調(diào)度。且b)中擾動到區(qū)間中值，該值可能大于S，也可能小于S，因此上傳數(shù)值總體波動不大，不會影響電力調(diào)度。由于上傳值為中間值，故不會泄露用戶隱私。在本發(fā)明的另一實施例中，步驟S3中的預(yù)設(shè)混淆方式為隨機游走方式，具體為在消費電量模式集合BAD中隨機選一個值a[j]，令Ui=a[j]，其中a[j]為該集合中的一個元素，j=l,…，m。隨機游走方式雖然比較簡單，但混淆了實際的用戶行為，攻擊者只能得到錯誤的推斷結(jié)果，同樣可以達(dá)到保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的目的。在本發(fā)明的第三實施例中，步驟S3中的預(yù)設(shè)混淆方式為擾動范圍受限的擾動方式，即加大第一實施例中的擾動范圍，但通過一個預(yù)設(shè)參數(shù)BOUND進(jìn)行擾動程度的限制，以保障電力調(diào)度的精確性。 擾動范圍受限的擾動方式具體為獲取分時實際用電量Si在消費電量模式集合中的位置，具體為擾動到BAD集合值的中間值，且與S距離小于BOUND的最遠(yuǎn)的那一個。即DgaUKSZaU+l]^生成隨機數(shù)O或者1，若隨機數(shù)為0，則1.1)令」=1;I. 2)令 Ui=(a[i+j]+a[i+j+l])/2 ；I · 3 )當(dāng) Ui-Si I〈BOUND，則I. 3. I)令 j = j+1 ；I. 3. 2)Ui=(a[i+j]+a[i+j+l])/2 ;再轉(zhuǎn)入步驟I. 3)開始循環(huán)，直到循環(huán)條件(I Ui-Si I〈BOUND)不再滿足；若為I,則I. I)令 j = O ;I. 2)令 Ui=(a[i+j]+a[i+j-l])/2 ；I · 3 )當(dāng) Ui-Si I〈BOUND，則I. 3. I)令 j = j-1 ；I. 3. 2)Ui=(a[i+j]+a[i+j-l])/20本發(fā)明實施例的方法可應(yīng)用在智能電網(wǎng)的終端設(shè)備智能電表中，用于保障用電者的隱私。本發(fā)明實施例的方法在上傳用戶數(shù)據(jù)時不會暴露用戶行為的隱私性，其運算量小，對終端設(shè)備的計算量要求低，耗電量小。上述實施例中的預(yù)設(shè)混淆方式并不用以限定具體的混淆方式，凡是基于本發(fā)明的混淆思想(即將分時上傳的實時用電量進(jìn)行混淆，使得攻擊者無法根據(jù)上傳數(shù)據(jù)推斷用戶行為，但并不改變用電計價周期中用戶的總電費值，從而保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私)均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。上述方法既可在智能電表上用軟件實現(xiàn)，也可以固化在硬件中實現(xiàn)。本發(fā)明實施例保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的系統(tǒng)主要用于智能電網(wǎng)中的智能電表，位于感知層和通信層的中間，稱為中間處理層，用于數(shù)據(jù)的混淆，保障用戶的用電行為隱私，并同時保證電力調(diào)度的精確性，以及分時電價的計費正確性。
本系統(tǒng)可實現(xiàn)上文實施例中的方法，具體包括集合建立模塊10、實際用電量獲取模塊20、用電量混淆模塊30、校正模塊40以及上傳模塊50，其中集合建立模塊10，用于建立包括一個指定計費周期中的各個實際用電量的消費電量模式集合BAD, BAD= {a [I], a [2],.. .，a[m]}，其中，集合BAD中的元素按照升序排列，m為自然數(shù)；實際用電量獲取模塊20，用于獲取當(dāng)前計費周期中的分時實際用電量Si，其中i為自然數(shù)；用電量混淆模塊30，用于根據(jù)所述消費電量模式集合將獲取的分時實際用電量進(jìn)行預(yù)設(shè)混淆方式的混淆，并通過上傳模塊50將混淆后的混淆用電量Ui上傳；校正模塊40，用于將當(dāng)前計費周期中的最后一個分時的實際電量Sn進(jìn)行校正，以保證當(dāng)前計費周期的總電費值保持不變，并通過上傳模塊50將校正的用電量Un上傳。
本發(fā)明實施例中，校正模塊40具體包括偏移量計算模塊41，用于在每次上傳混淆用電量時，計算并記錄累積的偏移量Bi,Bi=Bi^1+ (Si-Ui) · Pi,其中，Bq=0，Pi 為上傳 Ui 時的電價；校正值計算模塊42，用于在最后一次上傳數(shù)據(jù)時，計算校正值Λ =Bi/p，其中P為最后一次上傳數(shù)據(jù)時的分時電價；最后一次上傳數(shù)據(jù)計算模塊43，用于計算校正的用電量Un，Un=Sn+ Λ。用電量混淆模塊30中，預(yù)設(shè)混淆方式在上文已有詳細(xì)描述，在此不贅述。應(yīng)當(dāng)理解的是，對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進(jìn)或變換，而所有這些改進(jìn)和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.一種保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的方法，其特征在于，包括以下步驟 建立一個智能電表采樣周期中可能暴露用戶隱私的消費電量模式集合BAD，BAD={a[l], a[2],…，a[m]}，其中，m為模式的總個數(shù)，且為自然數(shù)； 獲取當(dāng)前計費周期中的分時實際用電量Spi=Ir^n-I ;其中，η為計費周期中的采樣個數(shù)，為自然數(shù)； 利用所述消費電量模式集合將獲取的分時實際用電量進(jìn)行預(yù)設(shè)混淆方式的混淆，并將混淆后的混淆用電量Ui上傳； 將當(dāng)前計費周期中的最后一個分時的實際電量Sn進(jìn)行校正，得到校正的用電量Un，以保證當(dāng)前計費周期的總電費值保持不變； 將校正的用電量Un上傳。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述將當(dāng)前計費周期中的最后一個分時的實際電量進(jìn)行校正，得到校正的用電量Un的步驟具體包括 在每次上傳混淆用電量時，計算并記錄累積的偏移量Bi, Bi=Bp1+ (Si-Ui) · Pi,其中，Bq=0，Pi為上傳Ui時的電價； 在最后一次上傳數(shù)據(jù)時，計算校正值Λ =Bi/p，其中P為最后一次上傳數(shù)據(jù)時的分時電價； 計算校正的用電量un, Un=Sn+ Λ。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)混淆方式具體為 獲取分時實際用電量Si在消費電量模式集合中的位置，如果S=a[j] e BAD，則生成隨機數(shù) O 或者 1，若生成 0，則令 Ui= (a[j]+a[j+l])/2 ;若生成 1，則令 Ui= (a[j]+a[j_l])/2，其中，a[j]為該集合中的一個元素，j =1, ---,m ； 若分時實際用電量Si在消費電量模式集合BAD的一個區(qū)間，S卩a[j] < Si < a[j+l]，則令 Ui=(a[j]+a[j+l])/2o
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)混淆方式具體為 在消費電量模式集合BAD中隨機選一個值a[j]，令Ui=a[j]，其中a[j]為該集合中的一個元素，j =1，---,mo
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)混淆方式具體為 獲取分時實際用電量31在消費電量模式集合中的位置，若a[j]〈 Si〈 a[j+l]，則生成隨機數(shù)O或者I ; 若隨機數(shù)為 0，則令 k=l，令 Ui=(a[j+k]+a[j+k+l])/2 ;若 Ui - Si |〈BOUND，其中 BOUND為一預(yù)設(shè)參數(shù)，則開始循環(huán)，令k=j+l, UiKaU+y+aU+k+l])/〗,持續(xù)直到循環(huán)條件不再滿足為止； 若隨機數(shù)為1，則令1^=0，仏=(&[」+10+&[」+1^ -1])/2;當(dāng)IUi - Si I〈BOUND，則開始循環(huán)，令k=j-l, Ui=(a[j+k] +a[j+k -I])/2,持續(xù)直到循環(huán)條件不再滿足為止。
6.一種保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的系統(tǒng)，其特征在于，包括集合建立模塊、實際用電量獲取模塊、用電量混淆模塊、校正模塊以及上傳模塊，其中 集合建立模塊，用于建立一個智能電表采樣周期中可能暴露用戶隱私的消費電量模式集合BAD，BAD= {a[l]，a[2],…，a[m]}，其中，m為模式的總個數(shù)，且為自然數(shù)； 實際用電量獲取模塊，用于獲取當(dāng)前計費周期中的分時實際用電量Spi=Ir^n-I ;其中，η為計費周期中的采樣個數(shù)，為自然數(shù)； 用電量混淆模塊，用于利用所述消費電量模式集合將獲取的分時實際用電量進(jìn)行預(yù)設(shè)混淆方式的混淆，并通過上傳模塊將混淆后的混淆用電量Ui上傳； 校正模塊，用于將當(dāng)前計費周期中的最后一個分時的實際電量Sn進(jìn)行校正，以保證當(dāng)前計費周期的總電費值保持不變，并通過上傳模塊將校正的用電量Un上傳。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述校正模塊具體包括 偏移量計算模塊，用于在每次上傳混淆用電量時，計算并記錄累積的偏移量Bi, Bi=Bp1+(Si-Ui) · Pi,其中，Bq=0，Pi為上傳Ui時的電價； 校正值計算模塊，用于在最后一次上傳數(shù)據(jù)時，計算校正值Λ =Bi/p，其中P為最后一次上傳數(shù)據(jù)時的分時電價； 最后一次上傳數(shù)據(jù)計算模塊，用于計算校正的用電量Un, Un=Sn+ Λ。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私的方法及系統(tǒng)，其中方法包括以下步驟建立一個智能電表采樣周期中可能暴露用戶隱私的消費電量模式集合；獲取當(dāng)前計費周期中的分時實際用電量；利用所述消費電量模式集合將獲取的分時實際用電量進(jìn)行預(yù)設(shè)混淆方式的混淆，并將混淆后的混淆用電量上傳；將當(dāng)前計費周期中的最后一個分時的實際電量進(jìn)行校正，得到校正的用電量，以保證當(dāng)前計費周期的總電費值保持不變；將校正后的用電量上傳。本發(fā)明可使攻擊者無法根據(jù)上傳數(shù)據(jù)推斷用戶行為，但并不改變用電計價周期中用戶的總電費值，從而保護(hù)智能電網(wǎng)用戶用電隱私。
文檔編號H04L9/00GK102946307SQ20121045508
公開日2013年2月27日 申請日期2012年11月14日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月14日
發(fā)明者任偉, 牟揚, 任毅 申請人:中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)