一种基于联邦学习的电表用电数据的隐私保护方法技术

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本发明专利技术属于数据隐私保护技术领域，尤其为一种基于联邦学习的电表用电数据的隐私保护方法，在联邦场景下建立一个用电量预测模型，由数据拥有方提供数据，由加密服务方提供加解密服务，由服务器方计算得到用电量预测模型的参数，计算用电量预测模型的参数过程中，由数据拥有方在本地将数据直接预处理并进行同态加密和聚合，服务器方只得到一组加密且聚合的中间量，不能由此推断出关于本地电表用电数据的任何敏感信息；由服务器方添加第一扰动数据，加密服务方对第三中间量数据添加第二扰动数据，使得加密服务方和服务器方均不能得到用电量预测模型的真实参数，数据拥有方的电表用电数据以及电量预测模型的参数都得到很好的保护。保护。保护。

【技术实现步骤摘要】
一种基于联邦学习的电表用电数据的隐私保护方法

[0001]本专利技术属于数据隐私保护
，具体涉及一种基于联邦学习的电表用电数据的隐私保护方法。

技术介绍

[0002]电力企业的生产计划往往建立在经验数据上，因此，每一年度对下一年度的用电量的预测至关重要，如果对下一年度的用电量预测不准，这有可能出现两种情况：一是电厂的发电量过多，造成不必要的能源浪费；二是发电量不足，满足不了各行各业和人民生活的用电需求。
[0003]线性回归的进步和广泛使用为电力企业进行用电量预测带来了极大的便利，线性回归方法是一种利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
[0004]比如，电力系统用电量可视为因变量，如经济指标、人口、气候等可能影响用电量的因素可视为自变量，研究单一自变量与因变量的关系为一元线性回归分析，若研究两个或以上的自变量与因变量的关系则为多元线性回归。
[0005]目前，电力系统中的线性回归模型通常以集中的方式执行，即各行政级别企业的私有数据...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于联邦学习的电表用电数据的隐私保护方法，其特征在于，该方法在联邦场景下，电力系统中各电表用电数据的数据拥有方协同建立一个用电量预测模型，以便基于所述用电量预测模型，根据以往电表用电数据预测未来用电量；该方法由所述数据拥有方提供数据，由加密服务方提供加解密服务，由服务器方计算得到用电量预测模型的参数，具体包括：加密服务方将公钥分配给数据拥有方和服务器方；电表用电数据的数据拥有方将本地数据预处理成第一中间量原始数据，所述第一中间量原始数据通过同态加密操作进行加密和聚合，得到第二中间量数据，所述数据拥有方使用公钥对所述第二中间量数据加密后上传给服务器方；所述服务器方得到所述第二中间量数据，并使用公钥解密，然后对所述第二中间量数据添加第一扰动数据，得到第三中间量数据，所述服务器方使用公钥对所述第三中间量数据加密后发送到所述加密服务方，所述加密服务方使用公钥对所述第三中间量数据进行解密，获得第三中间量数据；所述加密服务方对所述第三中间量数据添加第二扰动数据，得到第四中间量数据，所述加密服务方使用公钥将所述第四中间量数据加密后发送给服务器方，服务器方使用公钥解密得到第四中间量数据，用于训练得到用电量预测模型的不准确模型参数；数据拥有方获取所述不准确模型参数和第一扰动数据，数据拥有方根据所述第一扰动数据消除所述不准确模型参数中的扰动量，得到用电量预测模型的准确模型参数。2.根据权利要求1所述的基于联邦学习的电表用电数据的隐私保护方法，其特征在于，所述电表用电数据的数据拥有方将本地数据预处理成第一中间量原始数据包括：(1)数据拥有方提供由M个类型的特征数据组成的训练数据集m，所述训练数据集m记录历史用电数据的不同特征下对应的用电量值；所述训练数据集m为D＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(x
m
，y
m
)}，其中x
i
＝(x
i1
，x
i2
，...，x
in
)，x
i
中每一个元素分别记录着历史用电数据的特征值，y
i
是对应的用电量值；(2)建立多元线性回归模型h
w
(x
i
)＝w
·
x
i
，该多...

【专利技术属性】
技术研发人员：董子娴，李静，黄星杰，王婵，高雅婷，苏蓓蓓，刘新渝，李劲松，靳喜军，肖磊，
申请(专利权)人：国家电网有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：

网址：一种基于联邦学习的电表用电数据的隐私保护方法技术 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1024740

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