[发明专利]一种基于差分隐私机制的边缘智能电网协作决策方法

权利要求书

1.一种基于差分隐私机制的边缘智能电网协作决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，初始化边缘智能电网协作决策过程的全局参数，准备进入协作决策过程；

步骤二，加噪处理阶段：边缘智能电网节点对自己选择的决策方案进行加噪处理，保证自己的决策方案不被窥探；

步骤三，信息传播阶段：边缘智能电网节点将上一阶段经过加噪处理的决策方案通过随机游走方式传递给其它边缘智能电网节点；

步骤四，抽样阶段：每个边缘智能电网节点根据上一阶段传来的所有的决策方案选择一个决策方案作为候选决策方案；

步骤五，采用阶段：每个边缘智能电网节点根据最新观测的随机信号质量确定是否采用上一阶段产生的候选决策方案；

步骤六，按照步骤二至步骤五开展多轮迭代，直到所有的边缘智能电网节点统一选到质量最高的决策方案；

所述步骤一具体方法如下：

(1)设置边缘智能电网节点i的初始决策数据向量其中，的上标1代表第一轮，表示边缘智能电网节点是否选择编号为j的决策方案，取值为0或者1，1代表边缘智能电网节点i选择编号为j的决策方案，0代表边缘智能电网节点i没有选择编号为j的决策方案，设置决策过程的迭代次数和选项的个数M，调整边缘智能电网节点的数量N；

(2)设置模型参数的初始值η_j,η_j表示决策方案质量好坏程度，取η₁＞η₂≥…η_j...≥η_M，保证基于当前电网环境的最优决策方案是唯一的一个；

(3)设置添加噪声的参数ε＜1，选取ε值满足差分隐私机制的定义保护边缘智能电网节点的决策数据，并且定量权衡隐私保护力度和通信开销大小；

(4)设置随机游走的数量hg(N),随机游走的长度O(log N)，其中，h＝240/(1-β)，β＞1/2，g(N)＝ωln N，ω≥4，h、g(N)和ω表示量级参数，以保证随机游走实现数据渐进意义上的均匀分布；

(5)设置迭代次数R，当R大于时保证决策过程收敛到最优，其中m表示决策方案的数量，R_T表示最小迭代轮数；

所述步骤二具体方法如下：

(1)在第r轮迭代时，边缘智能电网节点从本地数据库中取出决策数据向量并存入内存中；

(2)根据本地化差分隐私保护方法对取得的决策数据向量的每一个元素随机翻转，得到干扰后的偏好向量其中，表示边缘智能电网节点是否选择编号为j的决策方案干扰后的偏好数据，上标r代表第r轮；

所述步骤三具体方法如下：

(1)首先根据边缘智能电网中各节点的度的信息计算Metropolis-Hasting随机游走的转移概率矩阵；

(2)初始化先进先出的存储队列，等待接收边缘智能电网中其它节点根据上个步骤计算的概率矩阵传递的决策数据向量；

(3)对得到的决策数据向量开始hg(N)个长度为O(log N)的Metropolis-Hasting随机游走；

(4)随机游走的长度减小到0时到达一个边缘智能电网节点，同时携带的数据被此边缘智能电网节点采样，存入内存中；所有的随机游走的长度减小到0时，第r轮的信息传播结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于差分隐私机制的边缘智能电网协作决策方法，其特征在于，所述全局参数包括边缘智能电网节点初始决策数据、候选决策方案的个数、对决策方案的质量评估、数据噪声大小、随机游走的数量、随机游走的长度、决策过程的迭代次数、节点之间的通信量。

3.根据权利要求1所述的一种基于差分隐私机制的边缘智能电网协作决策方法，其特征在于，所述步骤四具体方法如下：

(1)每一个边缘智能电网节点在上一步信息传播结束时得到一组加噪干扰的决策数据向量，存入集合

(2)每个边缘智能电网节点根据数据向量集合，通过方法计算每一个决策方案的当前受欢迎程度；其中，表示决策数据向量集合中选择编号为j的决策方案的边缘智能电网节点的数量，表示当前编号为j的决策方案的占比，即受欢迎程度，ε表示差分隐私机制参数大小；

(3)对得到的通过方法进行处理得到归一化的选项受欢迎程度；

(4)根据从所有的决策方案中随机选取一个决策方案作为候选决策方案。

4.根据权利要求3所述的一种基于差分隐私机制的边缘智能电网协作决策方法，其特征在于，所述步骤五具体方法如下：

(1)候选决策方案根据η_j为参数的伯努利分布产生随机数0或者1，如果是0，边缘智能电网节点以β的概率确定采用此候选决策方案，如果是1，电网节点以(1-β)的概率确定采用此候选决策方案；否则，节点放弃选择任何一个选项；根据此方法形成边缘智能电网节点的决策数据向量

(2)边缘智能电网节点将决策数据向量存入本地数据库。