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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种具有差分隐私保护功能的高性能电网监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117527350B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311479102.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种具有差分隐私保护功能的高性能电网监测方法是由王雷;刘维嘉设计研发完成，并于2023-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有差分隐私保护功能的高性能电网监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具有差分隐私保护功能的高性能电网监测方法。首先建立电网的直流潮流模型，进而建立除基准母线以外的其它母线电压相位角与传输线路有功功率测量值的模型；随后在生成噪声保护电网结构、元件配置与每个节点对传输线路的有功功率测量值的差分隐私基础上，通过均值共识使每个节点得以独立求解母线电压相位角，结合直接测量母线电压幅值，判断电力系统运行是否出现异常状态，达成在保护用户用电数据差分隐私安全的情况下对电网的监测。本发明所提出的方法可以快速求解母线相位角，生成噪声保护电网拓扑、元件配置与传输线路有功功率等用户隐私安全，有效解决了具有隐私保护需求下大规模电网的运行状态监测问题。

本发明授权一种具有差分隐私保护功能的高性能电网监测方法在权利要求书中公布了：1.一种具有差分隐私保护功能的高性能电网监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立电网的直流潮流模型； 步骤2：基于电网的直流潮流模型，选取一条基准母线并将其电压相位角记为零，建立除基准母线以外的其它母线电压相位角与传输线路有功功率实际值的模型，进而建立除基准母线以外的其它母线电压相位角与传输线路有功功率测量值的模型； 步骤3：各节点分别对电网结构、元件配置数据和节点自身测量得到的传输线路有功功率进行数据合成后，分别得到各节点对应的中间数据，再利用分布式高性能差分隐私均值共识算法对所有节点的中间数据进行隐私处理后，获得所有节点的中间数据的均值，再结合除基准母线以外的其它母线电压相位角与传输线路有功功率测量值的模型后，求解获得母线电压相位角； 所述步骤3中，利用分布式高性能差分隐私均值共识算法对所有节点的中间数据进行隐私处理后，获得所有节点的中间数据的均值，具体为： 首先，对所有节点的中间数据分别进行混淆量的生成，获得所有节点对应的初始状态量；接着，根据电网结构，利用所有节点对应的初始状态量进行状态量的迭代后，获得所有节点对应的最终状态量并记为各节点获得的所有节点的中间数据的均值，迭代公式如下所示： 其中，为次迭代时节点的状态量，为次迭代时节点的状态量，为节点和与节点相邻的节点之间的权重，为所有与节点相邻的节点的集合，为次迭代时与节点相邻的节点的状态量； 再利用所有节点的中间数据的均值计算获得中间数据的总和；最后，各节点基于其它母线电压相位角与传输线路有功功率测量值的模型以及获得的中间数据的总和求解获得母线电压相位角，求解公式如下： 其中，为各节点获得的中间数据的总和，为量测系数矩阵，为权重矩阵，为矩阵转置； 所述对所有节点的中间数据进行混淆量的生成，获得所有节点对应的初始状态量中，对于节点的初始状态量的生成，其包括以下步骤： S1：节点自身生成第一噪声，将中间数据加上对应的第一噪声后获得对应的加噪数据，使用自身生成的公钥对自身的加噪数据进行Paillier同态加密后生成第一密文，并将第一密文和公钥发送给其所有相邻节点； S2：节点根据其所有相邻节点发送的第一密文和公钥计算获得其所有相邻节点对应的加密交互数据并发送给对应节点，其中，，为混淆权重，为混淆权重上限； S3：节点根据其所有相邻节点发送的加密交互数据计算获得其混淆量，根据其中间数据和混淆量利用以下公式计算获得节点的初始状态量： 其中，为节点的初始状态量，为混淆系数，为第二噪声，表示均值为0标准差为的独立同分布高斯分布，为噪声参数，为中间数据敏感度，为第一差分隐私保护参数和第二差分隐私保护参数，为电网节点数量，为差分隐私综合参数；为修正误差函数，表示中间参数； 所述第一噪声为独立同分布高斯噪声，满足，其中第一噪声的标准差的公式如下： 其中，表示均值为0、标准差为的独立同分布高斯分布； 所述S2中，节点分别利用各相邻节点发送的公钥对其自身的加噪数据进行Paillier同态加密后，获得第二密文，分别将第二密文与各相邻节点发送的第一密文相乘后，分别获得各相邻节点对应的加密交互数据； 所述S3具体为： 节点使用自身的私钥分别对其所有相邻节点发送的加密交互数据进行解密后，获得其所有相邻节点对应的混淆交互数据，再利用以下公式计算获得混淆量： 其中，为所有与节点相邻的节点的集合； 步骤4：根据求解获得的母线电压相位角与直接测量的母线电压幅值，判断电网运行是否出现异常状态。

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