[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

说明书

本发明公开了一种基于差分隐私机制的边缘智能电网协作决策方法，包括以下步骤：初始化边缘智能电网系统；边缘智能电网节点通过差分隐私机制对自己选择的决策方案进行加噪处理；边缘智能电网节点将经过加噪处理的决策方案通过随机游走方式传递给其它电网节点；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；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候选决策方案。该方法通过随机游走、差分隐私机制保护的方法，使得各电网节点通过协作决策实现电网整体决策过程最优，并且在一定程度上保证了电网中每个节点的本地决策数据的隐私安全，满足差分隐私的要求。

技术领域

本发明属于分布式边缘智能计算电网技术领域，特别涉及一种基于差分隐私机制的边缘智能电网协作决策方法。

背景技术

当前，我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，电力在能源转型中的中心地位进一步凸显，经济社会发展的电气化水平不断提升，保障能源供给面临突出的结构性矛盾，这些都对加快电网发展、强化电网功能作用，提出更高要求。因此，我国大力推进智能电网建设，促进智能电网和泛在电力物联网融合发展，加速能源流、业务流、数据流“多流合一”，为优化配置能源资源、满足多元用能需要提供有力支撑，实现传统电网向能源互联网的转型跨越。

在大电网智能化的建设过程中，电力系统融合了大量的终端节点，这些终端节点通过感知周围环境产生数据并上传。随着计算技术和电网技术的进步，在电网中大量部署具有一定计算能力和通讯能力的智能计算节点成为了可能。这些智能设备的数量迅猛增长，作为传统核心电网的外延，它们连结成了若干个有组织的电网感知网络，参与电网运行状况的感知、监测及警报功能，特定区域内的多个智能电网节点构成了分布式的电网边缘智能网络。在电网的运行中，会因为各种因素的影响导致电网故障或处于受威胁的状态，通过分布式的电网边缘智能网络多节点的协同决策，进而给出最有效、最准确的电网监测报告，为工作人员的研判电网运行风险因素及高效调度电网资源提供强有力的支撑。

在电网运行状况的监测中，所给出监测结果的质量是未知的，能够准确的反映现场情况及风险级别难度较高，而如何在未知结果收益的情况下，通过合理的设计电网边缘智能网络各节点的协作学习及决策模式来得到最准确、能反应事实情况的监测报告甚至是非常有必要的。正式地说，可以描述为：给定一组产生未知随机回报的选项，学习最大化预期回报收益的最佳选项，该问题在人类社会学、经济学和生物学等领域也广泛出现。同时，上述问题也可归结为如下顺序决策问题:在每一步中，每个节点确定选择一个选项，并获得该选项所产生的回报；目的是让所有的节点在线进行顺序选择决策，从而在不了解选项性质的前提下，找出累积回报收益最大的最佳选择。

在边缘智能电网中，每个边缘智能电网节点都可以通过互相通信交换信息来模仿其他节点的数据处理策略，从而提高分布式协作决策的效率。经典的协作决策方法分为两个阶段：1抽样，在每一步中，每个节点根据选项的受欢迎程度选择一个选项作为候选决策方案，2采用，根据选项的随机奖励信号确定是否采用此候选选项。此“抽样-采用”两步骤协作决策方法不需要维护任何历史观察，但是它需要全局信息作为输入来计算选项的受欢迎程度，而且电网中所有的节点信息的获取导致巨大的开销。

2017年，L.Elisa Celis等人在Proceedings of the ACM Symposium onPrinciples of Distributed Computing会议上发表的论文中，研究了分布式节点在计算能力有限、存储大小有限的情况下通过协作决策，边缘智能电网节点的累积回报收益渐进最佳。

在基于边缘智能电网的分布式协作决策过程中，各电网节点互相交换信息提高学习的效率，但是互相分享的数据信息涉及节点隐私时，节点考虑保护自己的数据而不参与协作决策过程。所以，在分布式协作决策过程中，有效的提供节点本地数据隐私保护可以激励节点积极参与学习过程，从而促进学习过程的进行。