Det smarta nätet ger upphov till oro för att konsumenternas privatliv går förlorat; nyligen utplacerade smarta mätare behåller och distribuerar mycket exakta profiler av hemma energianvändning. Dessa profiler kan brytas av Non Intrusive Load Monitors (NILMs) för att avslöja mycket av den mänskliga verksamheten inom den serverade platsen. Detta dokument introducerar en ny klass av algoritmer och system, som kallas Non-Intrusive Load Leveling (NILL) för att bekämpa potentiella intrång i privatlivet. NILL använder ett in-residence batteri för att maskera variansen i belastningen på nätet, vilket eliminerar exponering av den anordningsdrivna information som används för att äventyra konsumenternas integritet. Vi använder verkliga energianvändningsprofiler för att driva fyra simulerade utbyggnader av NILL. Simuleringarna visar att NILL endast exponerar 1,1 till 5,9 användbara energihändelser per dag gömda bland hundratals eller tusentals liknande batterisuppressade händelser. Således är de energiprofiler som ställs ut av NILL i stort sett värdelösa för nuvarande NILM algoritmer. Förvånansvärt nog kan sådana integritetsvinster uppnås med hjälp av batterisystem vars lagringskapacitet är mycket lägre än bostadens sammanlagda belastningsgenomsnitt. Vi avslutar med att diskutera hur kostnaderna för NILL kan kompenseras av energibesparingar under stegvisa energischeman.
S. McLaughlin m.fl. REF föreslår icke-påträngande belastningsutjämning (NILL), en ny klass av algoritmer för att maskera apparatens strömförbrukningssignatur.
Protecting consumer privacy from electric load monitoring
{'venue': "CCS '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}