基于雾计算的智能电网多维数据聚合研究.pdf

摘要

智能电网在电力系统中使用新兴的物联网技术收集系统数据，以分析电网电

力需求和系统状态。随着智能电网的快速发展，海量实时数据需要频繁从智能电

表传输至云端服务器处理，推进了基于云计算的智能电网系统的应用和部署。在

云层和智能计量设备层之间加入中间雾节点，已成为提高云计算性能的一个重要

趋势。然而，雾计算模型带来性能提升的同时，如何在保护智能电网大数据安全

和隐私的前提下实现高效收集和处理数据成为基于雾计算智能电网亟需解决的

重要问题。

本文研究解决当前基于雾计算的智能电网数据聚合方案容易产生雾节点单

点故障、且计算成本和通信开销高等问题。主要工作包括以下方面：

（1）提出了一种针对单点故障的智能电网多维数据聚合方案。基于含有雾

群的雾计算智能电网系统模型，设计了一种雾节点分配策略。将一个含有多个雾

节点的雾群对应多个智能电表子区域，使用动态优先级方法分配雾群中雾节点进

行数据聚合工作，以降低单点故障风险。进而提出了一种隐私保护多维数据聚合

方案，支持智能电表一次向控制中心报告多种类型的数据，实现数据高效处理。

安全性分析表明本方案可以较好的满足安全性。在性能分析中显示了本方案在计

算成本的优势。

（2）基于雾计算的无可信机构智能电网模型，提出了一种高效多维数据聚

合方案，既减少通信链路，同时保证数据聚合的安全性。方案采用椭圆曲线加密

机制，支持不依赖可信机构的数据加密，降低因密钥分发而产生的大量通信开销；

再者，使用批量验证的双线性配对技术实现高效身份验证；通过安全性分析证明

无可信机构的智能电网高效多维数据聚合方案的数据隐私和安全；保证用户的个

人信息在数据聚合过程中无法被获取。性能分析表明，本方案与现有方案相比具

有更低的计算成本与通信开销。

关键词：雾计算；智能电网；数据聚合；隐私保护

I

Abstract

SmartgridusesemergingInternetofThingstechnologyinthepowersystemto

collectsystemdatatoanalyzegridpowerdemandandsystemstatus.Withtherapid

developmentofsmartgrid,massivereal-timedataneedstobefrequentlytransmitted

fromsmartmeterstocloudserversforprocessing,whichpromotestheapplication

anddeploymentofcloudcomputing-basedsmartgridsystems.Addingintermediate

fognodesbetweencloudserversandsmartmetershasbecomeanimportanttrendto

improvecloudcomputingperformance.However,whilethefogcomputing

architecturebringsperformanceimprovement,howtoefficientlycollectandprocess

dataonthepremiseofprotectingthesecurityandprivacyofbigdatainthesmartgrid

hasbecomeanimportantissuethatneedstobesolvedurgentlyforthesmartgrid

basedonfogcomputing.

Thispaperstudiesandsolvestheproblemthatthecurrentfogcomputing-based

smartgriddataaggrega