Feb, 2018

隐私感知的智能电表：进展与挑战

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TL;DR本文主要介绍了提高用户隐私保护的能源管理技术，它们通过使用可再生能源、需求塑造等物理资源管理实现准确获取能源消费信息，并在保护用户隐私的前提下进行严格的数学分析。
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发现论文，激发创造
  • 智能电表计费的插件隐私

    在不泄露居民用电数据的情况下，借助基于 Pedersen 承诺的零知识证明及插件的隐私保护协议，使用智能电表收集电表数据，并通过实现动态时间使用费率实现计费。

    Dec, 2010

  • 智能电表系统中隐私成本权衡 —— 兼论可再生能源与可充电电池

    研究了智能电表系统中隐私成本权衡的问题，使用可再生能源和有限容量的可充电电池，利用马尔可夫决策过程和动态规划，设计电池的充电和放电策略，使隐私泄露和能源成本的线性组合最小化，并提出了两种低复杂度的能源管理策略。

    Feb, 2019

  • 联邦学习与智能电网的交叉路口：概述、挑战和展望

    本文旨在讨论在智能电网（SGs）中使用联邦学习（FL）的优势、局限性、设计趋势和挑战。而这一技术主要应用在负载预测、电动汽车、故障诊断、负载分解和可再生能源等方面，目的在于保护用户隐私和提高数据分析的准确性。

    Apr, 2023

  • 智能电表数据分析：应用、方法和挑战综述

    本文综述了智能电表数据分析的应用发展以及在负荷分析、负荷预测和负荷管理等方面的技术和方法，并讨论了未来的研究趋势。

    Feb, 2018

  • 基于深度强化学习的住宅家庭中隐私代价权衡的主动负载整形策略

    提出了一种基于深度强化学习的负载整形算法 (PLS-DQN)，通过主动创建人工负载签名来误导潜在攻击者，旨在保护用户隐私，同时保持成本效益。评估结果表明，该方法不仅有效隐藏真实能源使用模式，而且在提高用户隐私的同时也超越了最先进的方法。

    May, 2024

  • 物联网辅助的智能电网：技术、架构、应用、原型和未来研究方向

    本文综述了物联网辅助的智能电网系统，包括现有的物联网辅助智能电网系统的体系结构、应用与原型，以及物联网辅助智能电网系统的未解决问题、挑战和未来研究方向。

    Apr, 2017

  • 智能电网中的优化算法：系统文献综述

    本文介绍了电力智能电网的功能特点，以及它们在优化算法方面的应用。其中，粒子群优化是目前研究人员使用较为广泛的算法，该文还探讨了电力智能电网研究的未来发展和挑战。

    Jan, 2023

  • 基于深度有向信息学习的隐私保护智能电表数据发布

    本文研究了用于隐私保护的机制，特别是针对时序数据和智能电表的用电量测量。对于这种情况，本文提出了一种基于 Directed Information 的隐私测量方法，并提出了一个新的损失函数，使用对抗框架进行优化，验证了该方法的有效性，并显示了隐私和效用之间的平衡。

    Nov, 2020

  • Faraday: 智能电网的合成智能电表生成器

    通过使用合成数据，本文介绍了基于 Variational Auto-encoder (VAE) 模型的 Faraday，该模型通过训练英国一个能源供应商的 3 亿次智能电表数据读数，并结合属性和低碳技术的信息，产生与实际数据相当的家庭负荷曲线，为未来能源网络的网格建模人员提供了实际应用的参考。

    Apr, 2024

  • 智能电表数据共享的局部差分隐私

    本文提出了一种新颖的局部差分隐私方法（称为 LDP-SmartEnergy），利用滑动窗口和随机响应技术，在不揭示个人用户的设备使用模式的情况下，促进了随时间共享设备级能耗数据。评估结果表明，与基准方法相比，LDP-SmartEnergy 的运行效率高，同时结果还表明我们的解决方案在保护隐私和保持数据有效分析的效用之间取得了平衡。

    Nov, 2023