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差分隐私数字电网调度运行数据研究
被引量：
1
1
作者
李世明
卢建刚
+3 位作者
郭文鑫
余志文
赵瑞锋
曾凯文
《电测与仪表》
北大核心
2025年第8期68-74,共7页
针对在电力调度运行数据上进行数据分析而带来的用户隐私泄露问题,文章提出一种满足差分隐私的用户用电模式分析方法。文章对原始时序数据进行K-means聚类分析,获得划分用户用电模式的最优个数。文中提出了一种满足差分隐私的聚类分析方...
针对在电力调度运行数据上进行数据分析而带来的用户隐私泄露问题,文章提出一种满足差分隐私的用户用电模式分析方法。文章对原始时序数据进行K-means聚类分析,获得划分用户用电模式的最优个数。文中提出了一种满足差分隐私的聚类分析方法,其在生成聚类簇和计算簇内质心时加入拉普拉斯噪声,之后再通过平滑函数对簇内质心数据进行降噪,提高数据可用性。在真实数据集REDD上进行算法测试。实验结果表明,该算法在分析电力调度运行数据的同时,既实现了隐私保护,又提高了隐私数据可用性。
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关键词
电力调度运行数据
差分隐私
K-MEANS算法
数据
中台
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职称材料
题名
差分隐私数字电网调度运行数据研究
被引量：
1
1
作者
李世明
卢建刚
郭文鑫
余志文
赵瑞锋
曾凯文
机构
广东电网有限责任公司电力调度控制中心
出处
《电测与仪表》
北大核心
2025年第8期68-74,共7页
基金
中国南方电网有限责任公司科技项目(036000KK52200012/GDKJXM20200487)。
文摘
针对在电力调度运行数据上进行数据分析而带来的用户隐私泄露问题,文章提出一种满足差分隐私的用户用电模式分析方法。文章对原始时序数据进行K-means聚类分析,获得划分用户用电模式的最优个数。文中提出了一种满足差分隐私的聚类分析方法,其在生成聚类簇和计算簇内质心时加入拉普拉斯噪声,之后再通过平滑函数对簇内质心数据进行降噪,提高数据可用性。在真实数据集REDD上进行算法测试。实验结果表明,该算法在分析电力调度运行数据的同时,既实现了隐私保护,又提高了隐私数据可用性。
关键词
电力调度运行数据
差分隐私
K-MEANS算法
数据
中台
Keywords
operation data of electric power dispatching center
differential privacy
K-means algorithm
data center
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
差分隐私数字电网调度运行数据研究
李世明
卢建刚
郭文鑫
余志文
赵瑞锋
曾凯文
《电测与仪表》
北大核心
2025
1
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参考文献
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