[发明专利]一种基于差分隐私的EV电网负载平衡方法

说明书

本发明涉及一种基于差分隐私的EV电网负载平衡方法，包括以下步骤：获取EV用户的历史需求量和价格信息；利用PM算法对获取的历史需求量和价格信息进行差分隐私保护；根据差分隐私保护后的历史需求量和价格信息，构建电网负载约束模型；求解电网负载约束模型以获取价格调整量，通过价格调整控制EV用户的需求量，进而实现电网负载平衡。本发明通过调整各时段的电量购买价格来优化EV电网负载平衡，考虑到用户敏感信息的泄露问题，提出基于差分隐私保护算法的在线约束优化模型，在智能充电桩把EV用户信息发送给第三方机构之前，通过该模型对EV用户敏感信息进行了差分隐私保护。

技术领域

本发明属于电网负载平衡领域，具体涉及一种基于差分隐私的EV电网负载平衡方法。

背景技术

随着人们环境意识的增强，电动汽车(Electric Vehicle，EV)显出了取代化石燃料汽车的趋势。例如，许多国家(如欧洲国家)已经出台了措施或立法，以禁止在未来二十年内销售化石燃料汽车。据估计，到2050年，电动汽车的数量将增加1亿。因此，在未来，电网上的负载将大大增加。

电网需要准确的用户需求信息，以提供最佳的调度策略，并减少负载变化和高峰时段的负载。价格调整是平衡电动汽车对电网影响的关键技术之一，可以将其建模为一个优化问题。在该问题中，研究者试图使负载差异最小化并减少峰值负载时间。在线凸优化算法(Optimal Service Pricing and Charging Scheduling of an Electric VehicleSharing System)是模拟电动汽车充电价格特征和电网负载随时间变化的有效模型，但是，很少有研究者考虑此场景下的用户隐私保护问题。具体来讲，如附图1所示，在充电场景中，第三方机构或者电力服务提供商(Electricity Service Provider，ESP)为了提供最佳的调度策略，需要通过智能充电桩从EV用户收集信息(例如需求量，付款记录，位置和收费量)并汇总他们的请求。然后，第三方机构或ESP向EV用户广播更新后的变化(如价格更新)，整个流程随着时间的变化而更新，从而取得在线负载平衡的目标。但是，由于车辆到车辆(Vehicle-to-Vehicle,V2V)和车辆到网格(Vehicle-to-Grid,V2G)之间频繁双向通信，用户的隐私信息包括需求量可能会泄露给攻击者，攻击者通过EV用户的需求量和价格可以推算出付款信息。然而，这些付款记录可以让攻击者进一步推断出用户的敏感信息，如EV的身份、位置和容量等。