面向智能电网激励型动态定价的差分隐私需求侧管理

为了在智能电网中高效提供需求侧管理(DSM)，基于实时能源使用情况进行定价被认为是最关键的工具，因为它与智能电表相关的财务直接挂钩。因此，每个智能电表用户都希望在获得最大收益的同时支付尽可能少的费用。在此背景下，DSM中基于使用量的动态定价策略发挥作用，为用户提供特定激励，帮助依据预测负荷塑造其负荷曲线。然而，这些上报的实时数值可能泄露智能电表用户的隐私，从而导致窃听等严重后果。此外，大多数动态定价算法不分用户对峰值因数的贡献而一视同仁地收费。因此，本文提出一种改进的基于使用量的动态定价机制，仅对造成峰值因数的用户收费。我们进一步引入差分隐私概念以保护实时智能计量数据的隐私。为计算准确账单，我们还提出一种噪声调整方法。最后，我们提出需求响应增强型差分定价(DRDP)策略，在提供动态定价的同时有效增强需求响应。我们还对差分隐私保证及合作状态概率进行理论分析，以研究合作型智能电表的行为。在不同隐私参数下对DRDP策略的性能评估表明，所提策略在动态定价与隐私保护方面优于以往机制。