考虑用户隐私的负荷预测与数据安全保护.pdfVIP

考虑用户隐私的负荷预测与数据安全保护1

考虑用户隐私的负荷预测与数据安全保护

摘要

本报告系统研究了在电力负荷预测过程中如何有效保护用户隐私数据安全的问题。

随着智能电网的快速发展，电力系统积累了大量用户用电数据，这些数据在提高负荷预

测精度的同时，也带来了严重的隐私泄露风险。报告首先分析了当前电力负荷预测与数

据保护的现状及存在的问题，指出传统集中式数据处理模式存在的安全隐患。在此基础

上，提出了基于联邦学习、差分隐私等技术的隐私保护负荷预测框架，并详细阐述了其

技术原理和实施路径。通过构建多层次数据安全防护体系，包括数据脱敏、访问控制、

加密传输等措施，确保用户隐私在整个数据处理生命周期中得到有效保护。报告还设计

了分阶段实施方案，明确了各阶段的目标和评价指标，并对可能面临的技术、管理和合

规风险进行了全面分析。最后，通过经济效益评估验证了方案的可行性，为电力企业在

保障数据安全的前提下提升负荷预测精度提供了系统性解决方案。

引言与背景

研究背景与意义

随着能源互联网和智能电网建设的深入推进，电力系统正经历着前所未有的数字

化转型。智能电表的普及使得电力企业能够以分钟级甚至秒级的频率采集用户用电数

据，这些高精度、高密度的数据为负荷预测提供了前所未有的丰富资源。据国家能源局

统计，截至2022年底，全国智能电表覆盖率已超过95%，累计采集数据量达到PB级

别。这些数据不仅包含用电量信息，还隐含了用户的生活习惯、作息规律甚至家庭成员

结构等敏感信息，一旦泄露将造成严重的隐私侵犯。

在电力市场化和”双碳”目标背景下，精准的负荷预测对电网安全稳定运行、新能源

消纳和能源效率提升具有重要意义。研究表明，预测精度每提高1%，可降低0.5%~1%

的发电成本。然而，传统的集中式数据处理方式要求将原始用电数据上传至中央服务器

进行分析，这种模式存在两大问题：一是数据传输过程中的泄露风险；二是中央服务器

成为攻击目标，一旦被攻破将导致大规模隐私泄露。2021年某电力公司数据泄露事件

就暴露了这种模式的脆弱性，约500万用户的用电数据被非法获取。

因此，研究如何在保护用户隐私的前提下实现高精度负荷预测，已成为电力行业亟

待解决的关键问题。这不仅关系到个人隐私权益保护，也影响电力企业的社会责任履行

和公众信任建立。本报告提出的隐私保护负荷预测方案，旨在通过技术创新和制度设

计，实现数据效用与隐私保护的平衡，为智能电网安全发展提供技术支撑。

考虑用户隐私的负荷预测与数据安全保护2

国内外研究现状

国际上，隐私保护技术在负荷预测领域的应用研究起步较早。欧盟在GDPR框架

下推动了多项电力数据保护研究项目，如2020年启动的”SecureGrid”项目，重点研究基

于同态加密的负荷预测方法。美国能源部资助的”PRIVACY”项目则探索了联邦学习在

分布式负荷预测中的应用。这些研究表明，隐私保护技术虽然会增加一定的计算开销，

但通过算法优化可以将预测精度损失控制在3%以内。

国内研究主要集中在数据脱敏和访问控制等传统防护手段。国家电网公司在2019

年发布了《电力数据安全防护规范》，明确了用电数据的分级分类标准。学术界方面，清

华大学、华北电力大学等高校开展了差分隐私在负荷预测中的应用研究，但多停留在理

论层面。与国外相比，国内在联邦学习、同态加密等前沿技术的应用研究上还存在一定

差距，特别是在工程化落地方面。

从技术发展看，隐私保护负荷预测正从传统的数据脱敏向更先进的隐私计算技术

演进。联邦学习通过”数据不动模型动”的方式，避免了原始数据集中存储；差分隐私通

过添加可控噪声实现统计查询的隐私保护；同态加密则允许在密文上进行计算。这些技

术的组合应用有望构建更完善的隐私保护体系。然而，现有研究大多针对单一技术，缺

乏系统性的解决方案，也缺乏对电力行业特殊性的深入考虑。

研究目标与内容

本报告的研究目标是构建一套完整的隐私保护负荷预测技术体系，在确保用户隐

私安全的前提下，实现与传统方法相当的预测精度。具体包括：设计基于联邦学习的分

布式预测架构，开发适用于电力数据的差分隐私算法，建立多层次数据安全防护机制，

并验证方案的实际应用效果。

研究内容涵盖五个方面：一是隐私保护负荷预测的理论框架构建，明确隐私