邊秋生

（中郵通建設(shè)咨詢有限公司，江蘇 南京 210000）

0 引 言

在能源體系轉(zhuǎn)型的背景下，微電網(wǎng)以其獨特的靈活性和高效性成為實現(xiàn)能源可持續(xù)性的關(guān)鍵技術(shù)之一。微電網(wǎng)多目標(biāo)調(diào)度作為實現(xiàn)這一目標(biāo)的核心環(huán)節(jié)，不僅要處理復(fù)雜的系統(tǒng)優(yōu)化問題，還要應(yīng)對信息安全與隱私保護的挑戰(zhàn)。文章旨在深入探討在微電網(wǎng)操作與管理中融合隱私保護的多目標(biāo)調(diào)度策略，以期在優(yōu)化能源分配、提升經(jīng)濟效益的同時確保用戶數(shù)據(jù)安全和隱私不受侵犯。

1 相關(guān)概念

1.1 微電網(wǎng)

微電網(wǎng)是一種包含分布式能源資源（Distributed Energy Resources，DERs）、能量存儲系統(tǒng)（Energy Storage System，ESS）、可再生能源發(fā)電單元以及負載的局部能源系統(tǒng)，具有連接或斷開主電網(wǎng)運行的能力，實現(xiàn)自主控制、保護和自愈。在考慮隱私保護的微電網(wǎng)多目標(biāo)調(diào)度中，重點在于優(yōu)化供電可靠性、經(jīng)濟性、環(huán)境友好性以及用戶隱私保護。通過采用先進的通信和信息技術(shù)，微電網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)分布式發(fā)電、需求響應(yīng)、分布式存儲以及智能負載管理。然而，隨著智能計量設(shè)備的廣泛部署和數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑黾?，用戶?shù)據(jù)安全和隱私問題凸顯。因此，多目標(biāo)調(diào)度策略需要整合加密和匿名化技術(shù)，確保數(shù)據(jù)傳輸和交易過程中個體信息的機密性和完整性。此外，在平衡微電網(wǎng)中的能源生產(chǎn)與消耗、優(yōu)化能源流動、減少碳排放同時考慮電網(wǎng)的穩(wěn)定性和負載波動。通過引入多目標(biāo)優(yōu)化算法，如非支配排序遺傳算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithms，NSGA）、粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization，PSO）和多目標(biāo)進化算法等，微電網(wǎng)的運營者可以在確保隱私保護的同時，實現(xiàn)供需平衡、成本效益和可持續(xù)性目標(biāo)的最優(yōu)化[1]。整體而言，隱私保護的微電網(wǎng)調(diào)度不僅強化了系統(tǒng)的經(jīng)濟性和環(huán)境可持續(xù)性，而且有效地提升了用戶隱私保護級別。

1.2 微電網(wǎng)多目標(biāo)調(diào)度

微電網(wǎng)多目標(biāo)調(diào)度是一種復(fù)雜的優(yōu)化過程，旨在實現(xiàn)供電可靠性、經(jīng)濟效益、環(huán)境可持續(xù)性以及用戶隱私的全面平衡。該過程涉及對DERs、ESS、需求側(cè)響應(yīng)（Demand Side Response，DSR）以及可再生能源集成的協(xié)調(diào)管理，確保在滿足電力負荷需求的同時，實現(xiàn)運營成本最小化、能源效率最大化、溫室氣體排放減少和用戶數(shù)據(jù)保護[2]。在該框架下，微電網(wǎng)控制器采用先進的數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)和人工智能算法，對微電網(wǎng)內(nèi)部的產(chǎn)能單元和負載進行實時監(jiān)控和智能調(diào)度。關(guān)鍵的調(diào)度決策包括單位承諾、需求側(cè)管理、儲能控制以及可再生能源的滲透管理，這些都需要在考慮預(yù)測不確定性和設(shè)備靈活性的情況下開展。為解決多目標(biāo)優(yōu)化問題，研究者采用了多種進化算法，如多目標(biāo)粒子群優(yōu)化（Multi-Objective Particle Swarm Optimization，MOPSO）、非支配排序遺傳算法-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II，NSGA-II）和多目標(biāo)差分進化（Multi-Objective Differential Evolution，MODE），以尋求不同目標(biāo)之間的最佳權(quán)衡。在隱私保護方面，引入差分隱私、同態(tài)加密和區(qū)塊鏈技術(shù)，以在數(shù)據(jù)共享和能源交易中確保用戶隱私不被侵犯。

2 微電網(wǎng)多目標(biāo)調(diào)度基礎(chǔ)理論

2.1 圖論概述

在微電網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計與多目標(biāo)調(diào)度領(lǐng)域，圖論和矩陣?yán)碚摰膽?yīng)用成為關(guān)鍵的理論基礎(chǔ)。微電網(wǎng)本身可以視為一個由電源、負載、存儲系統(tǒng)等組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其中各節(jié)點通過傳輸線相連。這種結(jié)構(gòu)可以通過鄰接矩陣A來表征，A的元素aij表示節(jié)點i和節(jié)點j之間是否存在直接連接。同時，節(jié)點的度，即與之相連的邊的數(shù)量，可以通過度矩陣D來描述，它是一個以dii形式表示各節(jié)點度數(shù)的對角矩陣[3]。

基于以上矩陣，定義拉普拉斯矩陣為

定義拉普拉斯矩陣在分析微電網(wǎng)的穩(wěn)定性和振蕩特性方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在微電網(wǎng)的多目標(biāo)調(diào)度問題中，不僅要考慮經(jīng)濟性、可靠性和環(huán)境影響，還要重視用戶隱私的保護。因此，優(yōu)化目標(biāo)可以表示為

式中：x表示決策變量集合；fi(x)表示第i個單獨的目標(biāo)函數(shù)（成本、碳排放、可靠性指標(biāo)等），是wi與第i個目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的權(quán)重，表示該目標(biāo)相對于其他目標(biāo)的重要性。

在確保用戶隱私的情況下進行調(diào)度優(yōu)化，可能需要引入額外的約束條件為

式中：g(x)表示基于決策變量x的系統(tǒng)隱私泄露水平；ε表示可接受的最大隱私泄露水平。

通過圖論，能夠識別微電網(wǎng)中的關(guān)鍵節(jié)點和潛在脆弱點，并通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)拓撲或增加冗余度來增強系統(tǒng)的健壯性和可靠性。此外，拉普拉斯矩陣L的特性提供了有關(guān)系統(tǒng)穩(wěn)定性的重要信息。

2.2 領(lǐng)導(dǎo)-跟隨一致性算法

領(lǐng)導(dǎo)-跟隨一致性算法在微電網(wǎng)多目標(biāo)調(diào)度中尤為關(guān)鍵，特別是在存在層級決策過程的場景中。在此算法中，領(lǐng)導(dǎo)者Y1和跟隨者Y2具有不同的優(yōu)化目標(biāo)，通常領(lǐng)導(dǎo)者Y1優(yōu)化全局目標(biāo)，如最小化總成本或最大化系統(tǒng)效率，而跟隨者Y2則側(cè)重于本地目標(biāo)，如維持電力負載平衡和滿足特定的隱私保護要求。該過程可以通過疊加優(yōu)化問題來描述，具體表達式為

式中：x和y分別表示領(lǐng)導(dǎo)者Y1和跟隨者Y2的決策變量集；X和Y表示相應(yīng)的可行域；Y1(x)和Y2(x)表示針對它們的目標(biāo)函數(shù)。

在微電網(wǎng)的多目標(biāo)調(diào)度問題中，領(lǐng)導(dǎo)-跟隨一致性算法需要考慮多種因素，包括分布式發(fā)電的不確定性、需求響應(yīng)、儲能單元的動態(tài)管理以及隱私保護機制。為保證系統(tǒng)的全局最優(yōu)和隱私保護，算法需要在每個調(diào)度間隔動態(tài)更新決策變量，同時滿足電網(wǎng)的物理約束和隱私保護約束[4]。通過這種方法，微電網(wǎng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)化的能源分配和負載平衡，還能確保參與各方的數(shù)據(jù)隱私得到妥善保護，從而在復(fù)雜的微電網(wǎng)操作中實現(xiàn)多目標(biāo)的高效調(diào)度和隱私保護。

3 考慮隱私保護的微電網(wǎng)多目標(biāo)調(diào)度方法

3.1 一致性調(diào)度的隱私泄露問題

在微電網(wǎng)的一致性調(diào)度過程中，隱私泄露成為一個不可忽視的問題，尤其是在涉及多參與者和跨域數(shù)據(jù)共享的復(fù)雜系統(tǒng)中。微電網(wǎng)的操作依賴于精確的負載預(yù)測、DERs 的可用性以及用戶消耗模式，因此必須頻繁地收集和分析大量細粒度的數(shù)據(jù)。然而，這些數(shù)據(jù)往往包含敏感信息，如用戶的日常行為模式和偏好，如果沒有得到妥善處理，可能會被未經(jīng)授權(quán)的第三方獲取。

隱私泄露問題在一致性調(diào)度中尤為突出，因為它要求各個實體（電源、負載、存儲設(shè)備等）之間的緊密協(xié)作和數(shù)據(jù)交換。在這種情況下，攻擊者可能通過對這些共享數(shù)據(jù)的分析來推斷出私密信息，如特定用戶的能源消耗習(xí)慣或生活模式。此外，多目標(biāo)調(diào)度的復(fù)雜性意味著需要在系統(tǒng)性能、經(jīng)濟效益和隱私保護之間進行權(quán)衡，會進一步加劇隱私泄露的風(fēng)險[5]。

為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，必須在調(diào)度策略中集成隱私保護機制。這包括使用加密、匿名化、數(shù)據(jù)混淆和最小化原則來保護敏感數(shù)據(jù)，同時引入隱私保護參數(shù)和約束到多目標(biāo)優(yōu)化問題中，確保在追求調(diào)度效率和系統(tǒng)優(yōu)化的同時，不會泄露用戶的隱私安全。這種綜合方法不僅需要深入的技術(shù)知識和創(chuàng)新的安全措施，還需要深刻理解微電網(wǎng)系統(tǒng)動態(tài)和隱私需求之間的復(fù)雜交互。

3.2 基于噪聲添加的隱私保護方法

基于噪聲添加的隱私保護方法是微電網(wǎng)多目標(biāo)調(diào)度中的一種有效隱私保障技術(shù)，特別是在處理一致性調(diào)度的隱私泄露問題時。這種方法主要通過在敏感數(shù)據(jù)發(fā)布之前添加噪聲來掩蓋原始數(shù)據(jù)的真實值，從而防止?jié)撛诘碾[私攻擊和信息推斷。在微電網(wǎng)中，特別關(guān)注對一致性變量的指數(shù)衰減加噪和對功率的零和隨機加噪。

一致性變量的指數(shù)衰減加噪是將噪聲與一致性變量結(jié)合，以指數(shù)方式減少隨時間推移而泄露的信息量，具體公式為

式中：X(t)表示加噪后的一致性變量；Xreal(t)表示實際的一致性變量；N(t)表示隨機噪聲過程；λ是衰減常數(shù)，表示征噪聲衰減的速度，t表示算法的迭代次數(shù)。對功率的零和隨機加噪則是在實際功率使用數(shù)據(jù)中引入隨機性，使得從外部觀察到的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)存在差異，但保持整體功率使用的零和特性。這可以表述為

式中：P(t)表示加噪后的功率；Preal(t)表示實際功率；N(t)表示噪聲序列；rand表示一個返回隨機二進制值的函數(shù)。

這2 種策略都需要精心設(shè)計噪聲的統(tǒng)計特性，如均值、方差和相關(guān)性，以確保它們既能有效地掩蓋敏感信息，又不會對微電網(wǎng)的穩(wěn)定性和一致性調(diào)度造成不利影響。此外，需要考慮噪聲添加策略對微電網(wǎng)優(yōu)化目標(biāo)的影響，如能源效率、成本效益和可靠性，確保在實現(xiàn)隱私保護的同時，微電網(wǎng)的多目標(biāo)調(diào)度目標(biāo)不會受到妨礙。通過這種方法，基于噪聲添加的隱私保護方法能夠在不犧牲操作效率的情況下，有效地緩解一致性調(diào)度中的隱私泄露問題。

3.3 考慮隱私保護的多目標(biāo)調(diào)度策略

在微電網(wǎng)的多目標(biāo)調(diào)度策略中，考慮隱私保護成為至關(guān)重要的一環(huán)，尤其是在需要保護敏感用戶數(shù)據(jù)和系統(tǒng)信息的環(huán)境中。加噪的領(lǐng)導(dǎo)-跟隨一致性調(diào)度算法提供了一種機制，通過在領(lǐng)導(dǎo)者和跟隨者的決策過程中引入噪聲來實現(xiàn)隱私保護，同時考慮了系統(tǒng)的經(jīng)濟效率和運行可靠性[6]。加噪的領(lǐng)導(dǎo)-跟隨一致性調(diào)度可以描述為

式中：PL、PF分別表示領(lǐng)導(dǎo)者和跟隨者的功率決策變量；C表示總成本函數(shù)；a表示權(quán)衡隱私保護與經(jīng)濟成本的系數(shù)；N(PL)、N(PF)表示分別添加到PL、PF的噪聲函數(shù)；D表示系統(tǒng)需求。

加噪調(diào)度算法的收斂性證明是策略設(shè)計的關(guān)鍵部分，需要確保算法在有限的迭代次數(shù)后收斂到一個穩(wěn)定的調(diào)度解，即使在不斷添加噪聲的情況下也能保持系統(tǒng)的總體性能。收斂性可以通過Lyapunov 穩(wěn)定性理論進行證明，其中Lyapunov 函數(shù)V被定義為系統(tǒng)狀態(tài)的函數(shù)，收斂性證明旨在驗證在算法迭代過程中，Lyapunov 函數(shù)的變化ΔV非正，即

只要式（8）中的ΔV非正，就可以確保系統(tǒng)狀態(tài)將收斂到一個局部穩(wěn)定的狀態(tài)，驗證了加噪調(diào)度算法在保護隱私的同時不犧牲系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。通過這種多目標(biāo)調(diào)度策略，微電網(wǎng)不僅能夠確保運行效率和可靠性，還能有效地保護用戶和系統(tǒng)的隱私安全。

4 結(jié) 論

文章深入地探討了考慮隱私保護的微電網(wǎng)多目標(biāo)調(diào)度方法，實現(xiàn)了在提高調(diào)度效能的同時保障用戶隱私的目標(biāo)。通過引入創(chuàng)新的基于噪聲添加的隱私保護技術(shù)，巧妙地解決了一致性調(diào)度過程中的隱私泄露問題，有效避免了敏感信息的外泄，合理運用加噪的領(lǐng)導(dǎo)-跟隨一致性調(diào)度算法進行了深入研究，并通過理論分析和實驗仿真證明了其在復(fù)雜微電網(wǎng)系統(tǒng)中的可行性和穩(wěn)定性。本研究的成果將對推動微電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展、完善相關(guān)的數(shù)據(jù)安全政策以及指導(dǎo)實際操作具有重要意義。