考虑隐私保护的微电网多目标调度方法研究

边秋生

（中邮通建设咨询有限公司，江苏 南京 210000）

0 引 言

在能源体系转型的背景下，微电网以其独特的灵活性和高效性成为实现能源可持续性的关键技术之一。微电网多目标调度作为实现这一目标的核心环节，不仅要处理复杂的系统优化问题，还要应对信息安全与隐私保护的挑战。文章旨在深入探讨在微电网操作与管理中融合隐私保护的多目标调度策略，以期在优化能源分配、提升经济效益的同时确保用户数据安全和隐私不受侵犯。

1 相关概念

1.1 微电网

微电网是一种包含分布式能源资源（Distributed Energy Resources，DERs）、能量存储系统（Energy Storage System，ESS）、可再生能源发电单元以及负载的局部能源系统，具有连接或断开主电网运行的能力，实现自主控制、保护和自愈。在考虑隐私保护的微电网多目标调度中，重点在于优化供电可靠性、经济性、环境友好性以及用户隐私保护。通过采用先进的通信和信息技术，微电网能够实现分布式发电、需求响应、分布式存储以及智能负载管理。然而，随着智能计量设备的广泛部署和数据传输的增加，用户数据安全和隐私问题凸显。因此，多目标调度策略需要整合加密和匿名化技术，确保数据传输和交易过程中个体信息的机密性和完整性。此外，在平衡微电网中的能源生产与消耗、优化能源流动、减少碳排放同时考虑电网的稳定性和负载波动。通过引入多目标优化算法，如非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithms，NSGA）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）和多目标进化算法等，微电网的运营者可以在确保隐私保护的同时，实现供需平衡、成本效益和可持续性目标的最优化[1]。整体而言，隐私保护的微电网调度不仅强化了系统的经济性和环境可持续性，而且有效地提升了用户隐私保护级别。

1.2 微电网多目标调度

微电网多目标调度是一种复杂的优化过程，旨在实现供电可靠性、经济效益、环境可持续性以及用户隐私的全面平衡。该过程涉及对DERs、ESS、需求侧响应（Demand Side Response，DSR）以及可再生能源集成的协调管理，确保在满足电力负荷需求的同时，实现运营成本最小化、能源效率最大化、温室气体排放减少和用户数据保护[2]。在该框架下，微电网控制器采用先进的数据分析、机器学习和人工智能算法，对微电网内部的产能单元和负载进行实时监控和智能调度。关键的调度决策包括单位承诺、需求侧管理、储能控制以及可再生能源的渗透管理，这些都需要在考虑预测不确定性和设备灵活性的情况下开展。为解决多目标优化问题，研究者采用了多种进化算法，如多目标粒子群优化（Multi-Objective Particle Swarm Optimization，MOPSO）、非支配排序遗传算法-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II，NSGA-II）和多目标差分进化（Multi-Objective Differential Evolution，MODE），以寻求不同目标之间的最佳权衡。在隐私保护方面，引入差分隐私、同态加密和区块链技术，以在数据共享和能源交易中确保用户隐私不被侵犯。

2 微电网多目标调度基础理论

2.1 图论概述

在微电网系统设计与多目标调度领域，图论和矩阵理论的应用成为关键的理论基础。微电网本身可以视为一个由电源、负载、存储系统等组成的复杂网络系统，其中各节点通过传输线相连。这种结构可以通过邻接矩阵A来表征，A的元素aij表示节点i和节点j之间是否存在直接连接。同时，节点的度，即与之相连的边的数量，可以通过度矩阵D来描述，它是一个以dii形式表示各节点度数的对角矩阵[3]。

基于以上矩阵，定义拉普拉斯矩阵为

定义拉普拉斯矩阵在分析微电网的稳定性和振荡特性方面发挥着关键作用。在微电网的多目标调度问题中，不仅要考虑经济性、可靠性和环境影响，还要重视用户隐私的保护。因此，优化目标可以表示为

式中：x表示决策变量集合；fi(x)表示第i个单独的目标函数（成本、碳排放、可靠性指标等），是wi与第i个目标相关联的权重，表示该目标相对于其他目标的重要性。

在确保用户隐私的情况下进行调度优化，可能需要引入额外的约束条件为

式中：g(x)表示基于决策变量x的系统隐私泄露水平；ε表示可接受的最大隐私泄露水平。

通过图论，能够识别微电网中的关键节点和潜在脆弱点，并通过调整网络拓扑或增加冗余度来增强系统的健壮性和可靠性。此外，拉普拉斯矩阵L的特性提供了有关系统稳定性的重要信息。

2.2 领导-跟随一致性算法

领导-跟随一致性算法在微电网多目标调度中尤为关键，特别是在存在层级决策过程的场景中。在此算法中，领导者Y1和跟随者Y2具有不同的优化目标，通常领导者Y1优化全局目标，如最小化总成本或最大化系统效率，而跟随者Y2则侧重于本地目标，如维持电力负载平衡和满足特定的隐私保护要求。该过程可以通过叠加优化问题来描述，具体表达式为

式中：x和y分别表示领导者Y1和跟随者Y2的决策变量集；X和Y表示相应的可行域；Y1(x)和Y2(x)表示针对它们的目标函数。

在微电网的多目标调度问题中，领导-跟随一致性算法需要考虑多种因素，包括分布式发电的不确定性、需求响应、储能单元的动态管理以及隐私保护机制。为保证系统的全局最优和隐私保护，算法需要在每个调度间隔动态更新决策变量，同时满足电网的物理约束和隐私保护约束[4]。通过这种方法，微电网不仅能够实现优化的能源分配和负载平衡，还能确保参与各方的数据隐私得到妥善保护，从而在复杂的微电网操作中实现多目标的高效调度和隐私保护。

3 考虑隐私保护的微电网多目标调度方法

3.1 一致性调度的隐私泄露问题

在微电网的一致性调度过程中，隐私泄露成为一个不可忽视的问题，尤其是在涉及多参与者和跨域数据共享的复杂系统中。微电网的操作依赖于精确的负载预测、DERs 的可用性以及用户消耗模式，因此必须频繁地收集和分析大量细粒度的数据。然而，这些数据往往包含敏感信息，如用户的日常行为模式和偏好，如果没有得到妥善处理，可能会被未经授权的第三方获取。

隐私泄露问题在一致性调度中尤为突出，因为它要求各个实体（电源、负载、存储设备等）之间的紧密协作和数据交换。在这种情况下，攻击者可能通过对这些共享数据的分析来推断出私密信息，如特定用户的能源消耗习惯或生活模式。此外，多目标调度的复杂性意味着需要在系统性能、经济效益和隐私保护之间进行权衡，会进一步加剧隐私泄露的风险[5]。

为应对这一挑战，必须在调度策略中集成隐私保护机制。这包括使用加密、匿名化、数据混淆和最小化原则来保护敏感数据，同时引入隐私保护参数和约束到多目标优化问题中，确保在追求调度效率和系统优化的同时，不会泄露用户的隐私安全。这种综合方法不仅需要深入的技术知识和创新的安全措施，还需要深刻理解微电网系统动态和隐私需求之间的复杂交互。

3.2 基于噪声添加的隐私保护方法

基于噪声添加的隐私保护方法是微电网多目标调度中的一种有效隐私保障技术，特别是在处理一致性调度的隐私泄露问题时。这种方法主要通过在敏感数据发布之前添加噪声来掩盖原始数据的真实值，从而防止潜在的隐私攻击和信息推断。在微电网中，特别关注对一致性变量的指数衰减加噪和对功率的零和随机加噪。

一致性变量的指数衰减加噪是将噪声与一致性变量结合，以指数方式减少随时间推移而泄露的信息量，具体公式为

式中：X(t)表示加噪后的一致性变量；Xreal(t)表示实际的一致性变量；N(t)表示随机噪声过程；λ是衰减常数，表示征噪声衰减的速度，t表示算法的迭代次数。对功率的零和随机加噪则是在实际功率使用数据中引入随机性，使得从外部观察到的数据与实际数据存在差异，但保持整体功率使用的零和特性。这可以表述为

式中：P(t)表示加噪后的功率；Preal(t)表示实际功率；N(t)表示噪声序列；rand表示一个返回随机二进制值的函数。

这2 种策略都需要精心设计噪声的统计特性，如均值、方差和相关性，以确保它们既能有效地掩盖敏感信息，又不会对微电网的稳定性和一致性调度造成不利影响。此外，需要考虑噪声添加策略对微电网优化目标的影响，如能源效率、成本效益和可靠性，确保在实现隐私保护的同时，微电网的多目标调度目标不会受到妨碍。通过这种方法，基于噪声添加的隐私保护方法能够在不牺牲操作效率的情况下，有效地缓解一致性调度中的隐私泄露问题。

3.3 考虑隐私保护的多目标调度策略

在微电网的多目标调度策略中，考虑隐私保护成为至关重要的一环，尤其是在需要保护敏感用户数据和系统信息的环境中。加噪的领导-跟随一致性调度算法提供了一种机制，通过在领导者和跟随者的决策过程中引入噪声来实现隐私保护，同时考虑了系统的经济效率和运行可靠性[6]。加噪的领导-跟随一致性调度可以描述为

式中：PL、PF分别表示领导者和跟随者的功率决策变量；C表示总成本函数；a表示权衡隐私保护与经济成本的系数；N(PL)、N(PF)表示分别添加到PL、PF的噪声函数；D表示系统需求。

加噪调度算法的收敛性证明是策略设计的关键部分，需要确保算法在有限的迭代次数后收敛到一个稳定的调度解，即使在不断添加噪声的情况下也能保持系统的总体性能。收敛性可以通过Lyapunov 稳定性理论进行证明，其中Lyapunov 函数V被定义为系统状态的函数，收敛性证明旨在验证在算法迭代过程中，Lyapunov 函数的变化ΔV非正，即

只要式（8）中的ΔV非正，就可以确保系统状态将收敛到一个局部稳定的状态，验证了加噪调度算法在保护隐私的同时不牺牲系统的稳定性和可靠性。通过这种多目标调度策略，微电网不仅能够确保运行效率和可靠性，还能有效地保护用户和系统的隐私安全。

4 结 论

文章深入地探讨了考虑隐私保护的微电网多目标调度方法，实现了在提高调度效能的同时保障用户隐私的目标。通过引入创新的基于噪声添加的隐私保护技术，巧妙地解决了一致性调度过程中的隐私泄露问题，有效避免了敏感信息的外泄，合理运用加噪的领导-跟随一致性调度算法进行了深入研究，并通过理论分析和实验仿真证明了其在复杂微电网系统中的可行性和稳定性。本研究的成果将对推动微电网技术的发展、完善相关的数据安全政策以及指导实际操作具有重要意义。