虚拟电厂的隐私保护技术研究现状与展望

朱仁庆; 沈小军; 董子航

doi:10.7500/AEPS20250430012

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虚拟电厂的隐私保护技术研究现状与展望

规模化灵活资源虚拟电厂 | 更新时间：2026-02-28

- 虚拟电厂的隐私保护技术研究现状与展望
- Research Status and Prospects of Privacy Preservation Technologies for Virtual Power Plants
- 电力系统自动化 2025年49卷第20期页码：16-33
- 作者机构：
  
  同济大学电子与信息工程学院，上海市 201804
- 作者简介：
  
  朱仁庆(1999—)，男，博士研究生，主要研究方向：新型电力系统数据安全与数据保护。E-mail：renqingzhu@tongji.edu.cn
  沈小军(1979—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：新能源高效利用与储能技术、输变电场景三维重构及其数字孪生技术、电力设备状态感知与智能诊断等。E-mail：xjshen79@163.com
  董子航(1991—)，男，博士，助理教授，主要研究方向：综合能源系统、预测控制、分布式优化等。E-mail：zd23@tongji.edu.cn
- 基金信息：
- DOI：10.7500/AEPS20250430012
  中图分类号：
- 收稿：2025-04-30，
  
  修回：2025-08-14，
  
  网络首发：2025-08-28，
  
  纸质出版：2025-10-25
- 稿件说明：
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朱仁庆,沈小军,董子航.虚拟电厂的隐私保护技术研究现状与展望[J].电力系统自动化,2025,49(20):16-33.

ZHU Renqing,SHEN Xiaojun,DONG Zihang.Research Status and Prospects of Privacy Preservation Technologies for Virtual Power Plants[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):16-33.
朱仁庆,沈小军,董子航.虚拟电厂的隐私保护技术研究现状与展望[J].电力系统自动化,2025,49(20):16-33. DOI： 10.7500/AEPS20250430012.

ZHU Renqing,SHEN Xiaojun,DONG Zihang.Research Status and Prospects of Privacy Preservation Technologies for Virtual Power Plants[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):16-33. DOI： 10.7500/AEPS20250430012.

摘要

作为分布式能源高效管理的创新模式，虚拟电厂（VPP）通过能源的广泛互联与灵活调度，已成为解决大规模分布式能源并网的重要方案。虚拟电厂在提升能源利用效率的同时，因其海量、多主体的数据来源以及广义且开放的“云-管-边-端”通信架构，面临着隐私数据泄露的严峻挑战。文中深入剖析了虚拟电厂的隐私风险及保护需求，系统梳理了从数据收集与共享、交易、调度到收益结算的全环节隐私保护技术，总结了现有隐私保护方案在计算开销、动态适应性以及隐私性与数据可用性平衡方面的不足。针对上述不足，提出了一种“云-管-边-端”分层协同的整体隐私保护体系，并展望了深度学习与生成式人工智能通过行为特征挖掘、动态博弈策略和语义感知克服上述缺陷的可行性以及面临的技术挑战，为构建安全、智能的虚拟电厂提供了新思路。

Abstract

As an innovative mode for the efficient management of distributed energy resource (DER)

the virtual power plant (VPP) has become an important solution for the large-scale grid connection of DER through extensive interconnection and flexible scheduling of energy. While improving the energy utilization efficiency

the VPP faces serious challenge of privacy data leakage due to its massive

multi-source data and the broad and open “cloud-pipeline-edge-terminal” communication architecture. This paper thoroughly analyzes the privacy risks and preservation requirements of the VPP

systematically reviews the full-process privacy preservation technologies from data collection and sharing

trading

scheduling to revenue settlement

and summarizes the shortcomings of existing privacy preservation schemes in terms of computational cost

dynamic adaptability

and the balance between privacy and data availability. In response to the above shortcomings

a hierarchical and collaborative overall privacy preservation system of “cloud-pipeline-edge-terminal” is proposed

and the feasibility and technical challenges faced by deep learning and generative artificial intelligence in overcoming above deficiencies through behavior feature mining

dynamic game strategies

and semantic perception are prospected

providing new ideas for building a safe and intelligent VPP.

关键词

Keywords

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