申请/专利权人：山西大学

申请日：2024-03-15

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN118199036A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06F21/60

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.14#公开

摘要：本发明属于智能电网SmartGrid技术领域，具体涉及一种用于智能电网微电网中基于Lightweight_PAEKS的优先级能源调度方法。包括：步骤1，系统初始化；步骤2，微电网中央控制器MGCC生成公共参数；步骤3，MGCC生成公私钥；步骤4，所有用户和本地控制器生成公私钥；步骤5，MGCC生成陷门；步骤6，用户生成密文；步骤7，转发节点匹配陷门和密文；步骤8，MGCC解密并进行能源调度；步骤9，MGCC进行反馈，本周期能源调度结束。本发明的方法能够保证参与调度的信息在传输过程中兼顾机密性和效用性，重要的信息会被优先转发，且能源调度过程同时考虑了供用电用户优先级和公平性。

主权项：1.一种用于智能电网微电网中基于Lightweight_PAEKS的优先级能源调度方法，其特征包括以下步骤：1系统初始化：确定参与本周期能源调度的需电用户数量为Dnum，供电用户数量为Snum，本地控制器LC—LocalController数量为Pnum；其中，每个需电用户或供电用户useri,i＝1,2,…,Tnum；Tnum＝Dnum+Snum都部署了智能电表SMi，每个智能电表SMi都有一个身份标识号IDi；SMi初次加入电网通信网络时需要进行注册，由微电网中央控制器MGCC——MicrogridCentralController根据每个用户的重要性分配权重wi≥0,i＝1,2,…,Tnum，wi越大，用户的重要程度越高；MGCC将IDi，wi进行存储；2MGCC生成公共参数：2-1MGCC生成一个大素数阶的椭圆曲线群G,P,q，其中q为群阶，P为G的生成元；2-2MGCC设置关键字空间KWspace，其中有Knum个关键字kw1,kw2,…,kwKnum，表示Knum个不同的紧急程度等级；2-3MGCC为Knum个关键字kw1,kw2,…,kwKnum设置紧急系数区间EI，如式1所示：EI＝V1,V2,V2,V3,...,VKnum,VKnum+1，1V1,V2,...,VKnum+1是EI的区间边界值，且0＜V1＜V2＜···＜VKnum＜VKnum+1；对于第m个关键字kwm，其对应的紧急系数Ecm满足Vm＜Ecm和Ecm＜Vm+1，即其所属的紧急系数区间为Vm,Vm+1，如式2所示： 其中Vm和Vm+1是第m个区间的边界值；2-4MGCC选择三个哈希函数f1、f2和f3：f1:G3→{0,1}hlen，f2:KWspace×{0,1}hlen×{0,1}hlen→Zq{0}，f3:G→{0,1}hlen，其中hlen是一个正整数；2-5MGCC设置系统的公共参数GSP＝{G,P,q,f1,f2,f3,KWspace,EI}；3MGCC生成公私钥：3-1在椭圆曲线群上，如果参与者x随机挑选私钥SKx∈Zq{0}，则其对应的公钥如式3所示：PKx＝SKxP，3其中P是椭圆曲线群的生成元，根据式3，每个需电用户或供电用户useri,i＝1,2,…,Tnum随机选择SKi1,SKi2∈Zq{0}并分别计算出PKi1和PKi2；3-2MGCC执行同样的步骤得到SKMGCC1,SKMGCC2∈Zq{0}、PKMGCC1和PKMGCC2，然后通过RSA算法生成SKMGCCR和PKMGCCR；3-3MGCC得到公钥PKMGCCR和私钥SKMGCCR，如式4所示：SKMGCC＝SKMGCCR,SKMGCC1,SKMGCC2PKMGCC＝PKMGCCR,PKMGCC1,PKMGCC2；44所有LC和用户生成公私钥：4-1LC或用户x,x＝1,2,···,Tnum+Pnum用Paillier系统生成gx,Nx和μx,λx，两者分别是其公钥和私钥的一部分；4-2LC或用户x随机选择一个正整数SKxs∈Zq{0}，根据式3得到PKxS＝SKxsP；4-3LC或用户x计算 其中 以及Vψ为式1中EI每个区间的边界值，即V1,V2,…,VKnum+1；4-4每个本地控制器LCj,j＝1,2,…,Pnum设置公钥和私钥如式7所示： 4-5每个用户useri,i＝1,2,…,Tnum设置公钥PKi和私钥SKi，如式8所示： 5MGCC生成陷门：5-1MGCC根据KWspace中的每个关键字kwk,k＝1,2,···,Knum给每个用户useri,i＝1,2,…,Tnum构造陷门STi-k，如式9所示： 5-2MGCC向每个LC或用户x,x＝1,2,···,Tnum+Pnum发送为每个用户useri,i＝1,2,…,Tnum构造的陷门STi-k；由于每个周期内MGCC给每个LC或用户的陷门是固定的，所以MGCC在每个周期只给每个LC或用户发送一次陷门STi-k,i＝1,2,…,Tnum；同时，步骤2中GSP所包含的KWspace和EI、步骤3至步骤4中所有用户、LC及MGCC的公私钥以及步骤5中的陷门只初始化一次，而剩下的步骤1以及步骤6至步骤9则每周期都要进行；当增加关键字数量、调整紧急系数区间时，MGCC可以更新GSP中的KWspace和EI，在这种情况下，所有用户和LC的公钥以及MGCC为每个用户生成的陷门都必须同步更新；6用户生成密文：6-1用户useri,i∈1,2,...,Tnum将消息Mi,i∈1,2,...,Tnum用式4中生成的PKMGCCR基于RSA算法进行加密，得到消息密文EncMi，并为消息Mi在KWspace中选择关键字kwi-k,k∈1,2,···,Knum，kwi-k为useri在KWspace中选择的第k个关键字；若用户useri为需电用户，则消息Mi为用户的身份标识号IDi、能源需求量Di-max以及kwi-k对应的Eci-k，其中Eci-k是useri从式1中的Vk,Vk+1随机挑选的；若用户useri为供电用户，则消息Mi为用户身份标识号IDi、最大能源供应量Si-max及Eci-k；6-2假设useri想向i-Rnum个邻居LC或用户发送消息，其中1≤i-Rnum≤Tnum+Pnum-1，那么useri为每个邻居LC或用户计算索引密文ICi-k，如式10所示： 其中是useri随机挑选的正整数；并且 其中Ciψ是在式6中定义的，是useri随机挑选的正整数；6-2将Ciψ代入式11，得到Aiψ的等价式，如式12所示： 6-3用户useri将密文包CTi＝EncMi||ICi-k发送给i-Rnum个邻居LC或用户进行转发；7转发节点匹配陷门和密文:7-1当转发LC或用户x,x∈1,2,···,Tnum+Pnum收到密文包CTα＝EncMα||ICα-k1，α∈1,2,···,num1；k1∈1,2,…,Knum和陷门STβ-k2,β＝1,2,···,num2；k2∈1,2,…,Knum后，其中num1和num2分别是转发LC或用户收到的密文包数量和陷门数量，转发LC或用户x使用其私钥SKx计算Qx'＝SKxS-1ICα1+STβ-k2ICα1；13如果ICα2≠f3Qx'，则说明ICα-k1中的关键字和STβ-k2中的关键字不匹配，或者公钥和私钥是错误的，此时x丢弃CTα；如果ICα2＝f3Qx'，那么x用自己的私钥μx,λx和ICα3计算Fxψ,ψ＝1,2,…,Knum+1：根据Paillier系统的解密算法，已知x可根据其私钥μx,λx计算即可求得：Fxψ＝{ναVψ-Ecα-k1}，14其中Vψ是EI中的区间边界值，即式1中的V1,V2,…,VKnum+1；x无需知道关键字Ecα-k1的值和να的值，即可根据式14每个Fxψ的正负值判断出Vψ和Ecα-k1的大小，并据此判断出接收到的索引密文ICα-k1中Ecα-k1属于的紧急程度区间Vk,Vk+1，如式15所示： 由于kwα-k1是第k1个关键字，所以根据式1和2，Ecα-k1处于Vk1,Vk1+1这一区间；7-2转发LC或用户x根据Vk1的大小来执行不同的转发动作，转发规则为：i若x接收到的num1条密文包中经式13匹配成功后的密文包数量num3不大于x能同时处理的消息数量num4，即num3＜＝num4，则x直接将这num3条密文包中内嵌的消息密文EncMα进行转发；ii若x接收到的num1条密文包中经式13匹配成功后的密文包数量num3大于x能同时处理的消息数量num4，即num3＞num4，则x根据式15计算出的Ecα-k1,α∈1,2,···,num3所处区间大小来处理：Vk1越大，该条密文包中内嵌的消息密文EncMα越优先被转发；8MGCC解密并进行能源调度：8-1MGCC收到转发LC或用户转发的所有消息密文EncMα后，使用自身私钥基于RSA算法SKMGCCR进行解密进而恢复出所有消息Mα，得到所有需电用户的能源需求量Di-max,i＝1,2,…,Dnum和所有供电用户的最大能源供应量Sj-max,j＝1,2,…,Snum及每个用户useri,i＝1,2,···,Tnum的身份标识号IDi和由其选择的紧急系数Eci-k；8-2对于每个用户useri,i＝1,2,···,Tnum，MGCC根据存储的IDi，wi对，得到用户权重wi，并基于wi和Eci-k进行加权求和，得到用户优先级pi，如式16所示：pi＝θwi+1-θEci-k,0＜θ＜1；168-3令Di表示需电用户userii＝1,2,…,Dnum实际获得的能源供应量，Sj表示供电用户userjj＝1,2,…,Snum实际提供的能源供应量；为了同时考虑用户的优先级和公平性，定义需电用户useri,i∈1,2···Dnum的满意度fpi,Di和供电用户userj的满意度fpj,Sj，如式17、18所示： 式17为凸函数，即具有一阶导数大于0而二阶导数小于0的性质，与之相反，式18为凹函数；8-4MGCC将能源调度问题形式化为最优化问题，如公式19所示： 其中总体满意度最大这一优化目标既考虑了优先级又考虑了公平性；四个约束条件依次表示：i所有需电用户实际获得的能源供应总量等于所有供电用户实际提供的能源总量；ii对于每个需电用户，其实际获得的能源供应量不大于其能源需求量；iii对于每个供电用户，其实际提供的能源供应量不大于其最大能源供应量；iv所有需电用户的能源需求量和所有供电用户的最大能源供应量均大于0，所有需电用户实际获得的能源供应量和所有供电用户实际提供的能源供应量均大于等于0；8-5基于遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法对式19中的优化问题进行求解，得到每个供电用户实际提供的能源供应量向量[S1,S2,···Sj,···SSnum],j＝1,2,···,Snum和每个需电用户实际获得的能源供应量向量[D1,D2,···Di,···DDnum],i＝1,2,···,Dnum；9MGCC进行反馈：MGCC将求解后得到的每个需电用户实际获得的能源供应量Di以及每个供电用户实际提供的能源供应量Sj相应地反馈给每个用户，本周期能源调度结束。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山西大学 一种用于智能电网微电网中基于Lightweight_PAEKS的优先级能源调度方法

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