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智能电网中用户数据安全及隐私保护研究

致谢第5-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-11页
第一章 绪论第18-34页
    1.1 智能电网研究背景第18-20页
        1.1.1 需求侧响应管理第19-20页
    1.2 智能电网的安全威胁和隐私泄露问题第20-23页
        1.2.1 安全问题第22-23页
        1.2.2 隐私泄露问题第23页
    1.3 智能电网安全、隐私问题研究现状第23-30页
        1.3.1 智能电网的安全问题第24-28页
        1.3.2 智能电网的隐私保护问题第28-30页
    1.4 本文研究内容第30-34页
        1.4.1 研究思路第31页
        1.4.2 具体研究内容第31-34页
第二章 智能电网通信网络在拥塞攻击下的性能退化分析第34-56页
    2.1 引言第34-35页
    2.2 系统模型及问题描述第35-39页
        2.2.1 网络模型第35-36页
        2.2.2 攻击模型第36-37页
        2.2.3 网络随机传输特性第37-39页
    2.3 LearJam攻击策略第39-46页
        2.3.1 单设备场景下的LearJam第39-42页
        2.3.2 多设备场景下的LearJam第42-46页
        2.3.3 LearJam的实际实现第46页
    2.4 仿真结果第46-51页
    2.5 针对LearJam防御策略的讨论第51-54页
        2.5.1 两种防御策略第51-53页
        2.5.2 防御策略引发的额外开销第53-54页
        2.5.3 防御策略实验验证第54页
    2.6 本章小结第54-56页
第三章 智能电网用户隐私保护与电网运行成本的耦合关系研究第56-84页
    3.1 引言第56-59页
        3.1.1 相关工作第58-59页
    3.2 研究背景和问题描述第59-62页
        3.2.1 智能电表第59-60页
        3.2.2 差分隐私第60-61页
        3.2.3 最优潮流计算第61页
        3.2.4 本章所研究问题第61-62页
    3.3 问题分析与结论第62-70页
        3.3.1 模型参数第62-63页
        3.3.2 问题构建第63-65页
        3.3.3 噪声对供给侧的影响第65-69页
        3.3.4 噪声对电力市场的影响第69-70页
    3.4 仿真验证第70-78页
        3.4.1 实验设置第70-72页
        3.4.2 注入噪声的最优潮流计算问题第72-74页
        3.4.3 注入噪声的节点边际电价第74-76页
        3.4.4 各节点注入噪声对电网的不同作用第76-78页
    3.5 关于电价计费系统的讨论第78-82页
        3.5.1 额外收费机制第79-81页
        3.5.2 实际部署第81-82页
        3.5.3 例证分析第82页
    3.6 本章小结第82-84页
第四章 保护隐私的智能电网需求预测框架设计第84-110页
    4.1 引言第84-86页
    4.2 研究背景第86-89页
        4.2.1 需求预测的重要意义第86-87页
        4.2.2 基于人工神经网络模型的短期需求预测第87-89页
    4.3 问题描述第89-91页
        4.3.1 研究动机第90页
        4.3.2 研究挑战第90-91页
    4.4 解决方案第91-101页
        4.4.1 系统整体架构第91-93页
        4.4.2 结合随机优化的Adadelta算法第93-98页
        4.4.3 异步数据并行算法第98-101页
    4.5 实验验证第101-103页
        4.5.1 实验设置第101-102页
        4.5.2 实验结果第102-103页
    4.6 引入差分隐私后的讨论第103-106页
    4.7 本章小结第106-110页
第五章 总结与展望第110-114页
    5.1 全文总结第110-112页
    5.2 研究展望第112-114页
参考文献第114-128页
攻读博士学位期间主要研究成果及参与的科研项目第128-129页

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