基于数据价值的虚拟电厂柔性负荷数据治理与安全保护框架研究

《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》：Value-Based Data Governance and Security Protection for Virtual Power Plants Aggregated by Demand-Side Flexible Loads

本研究针对虚拟电厂（VPP）中需求侧柔性负荷数据规模大、异构性强、安全成本高等问题，提出了一种基于数据价值评估的治理与安全保护框架。通过构建实时数据价值评估模型，结合数据全生命周期管理，实现了差异化安全策略部署。实验结果表明，该框架在保障数据安全的同时提升了系统运行效率，降低了18.6%的安全成本，为电力系统智能化转型提供了新思路。

　　

随着全球能源转型进程加速，可再生能源大规模并网给电力系统稳定运行带来严峻挑战。风电、光伏等间歇性电源的波动性使得电力供需平衡压力倍增，传统运行模式难以有效平滑负荷波动。与此同时，物联网、大数据、人工智能等数字技术的迅猛发展，为虚拟电厂（Virtual Power Plant, VPP）聚合需求侧柔性负荷参与系统调节提供了技术支撑。在广州、深圳、香港、澳门等城市电网中，需求侧柔性负荷正以前所未有的速度增长，展现出参与电力系统调节与灵活性服务的巨大潜力。

然而，需求侧柔性负荷产生的数据量呈现爆炸式增长，这些数据既蕴含着揭示经济社会规律的重要价值，也带来了管理和安全保护的全新挑战。与传统发电厂相比，VPP生成的数据具有规模庞大、异构性强、分布广泛等特点，现有解决方案往往难以充分释放数据价值，同时面临安全成本过高的问题。数据作为新型生产要素，具有非竞争性、部分排他性和异质性等独特属性，而当前电力领域数据价值评估方法多局限于直接经济效益，缺乏对多维度价值的综合考量。数据治理研究大多关注广义电力数据，针对需求侧柔性负荷数据的价值视角治理探索尚属空白。安全防护方面，传统粗粒度加密策略导致安全资源分配低效，难以平衡安全强度与系统性能的矛盾。

为解决上述问题，澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室的李佳宝、惠洪迅等研究人员在《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》发表论文，提出了一种面向需求侧柔性负荷聚合虚拟电厂的价值驱动型数据治理与安全保护框架。该框架创新性地将数据价值评估与细粒度数据管理相结合，通过分层架构设计覆盖数据全生命周期，为实现安全与效率的协同优化提供了新范式。

研究人员主要采用三大关键技术方法：首先构建了多维度实时数据价值评估模型，综合考量数据内在价值（质量、时效性）、应用价值（特定场景贡献度）和安全价值（信息熵评估）；其次设计了基于用户类型分类（工业/商业/居民）和数据价值分级（高/中/低）的细粒度管理策略；最后采用高级加密标准（Advanced Encryption Standard, AES）差异化防护机制，根据数据价值等级匹配AES-128/192/256等加密强度。实验数据来源于中国某城市参与调峰的实际用户负荷曲线，包含两次需求响应事件（参与人数分别为330和168人）的15分钟间隔采样数据。

研究结果通过多个维度验证了框架的有效性：

数据价值分级评估方面

通过对256个商业用户数据的价值热力图分析显示，大多数数据具有较好的内在价值（0.6-0.8区间），仅少数因数据缺失或异常导致价值偏低。应用价值评估有效识别出参与需求响应贡献度的差异，安全价值分析则通过信息熵计算揭示了用电模式随机性与隐私风险的关系。最终分级结果显示：7个用户数据为高价值（2-3分），236个为中等价值（1-2分），13个为低价值（0-1分），符合正态分布规律。

差异化安全措施性能对比

与传统框架统一采用AES-256加密相比，提出的分级加密方案在保持相近信息熵（7.9980 bit）的前提下，执行时间降低18.6%（0.0512秒），内存占用减少16.24%（0.1852 MB）。AES算法参数对比显示，AES-128/192/256分别对应10/12/14轮加密，密钥空间为2¹²⁸/2¹⁹²/2²⁵⁶，实现了安全强度与计算资源的优化配置。

生命周期存储优化效果

基于价值的分级存储策略显著提升了资源利用率。高/中/低价值数据分别设置5/4/3年保存期限，与传统框架全部保存5年相比，第3年末即可释放5%存储空间，第4年末累计释放92%，第5年仅需保留3%的高价值数据。这种动态释放机制有效缓解了长期存储压力，为系统资源优化提供了新思路。

研究结论表明，该框架通过价值驱动的差异化治理策略，成功实现了数据安全保护与运营效率的协同提升。其创新点主要体现在三个方面：建立了兼顾多维度特征的数据价值实时评估体系，设计了覆盖全生命周期的细粒度数据管理方案，实现了安全成本与系统性能的优化平衡。值得注意的是，当前模型在权重分配方面采用等权重假设，未来可通过自适应加权机制增强场景适应性。此外，引入时间序列模型（如LSTM）跟踪数据价值动态变化，以及采用贝叶斯优化等自动参数调优方法，将进一步提升模型的普适性与鲁棒性。

这项研究为电力系统数字化转型提供了重要技术支撑，通过促进数据要素的价值释放和安全流通，助力构建安全、高效、可持续的现代能源体系。其方法论对其他基础设施领域的数据治理同样具有借鉴意义，特别是在物联网设备大规模部署的背景下，为海量异构数据的价值挖掘与安全防护提供了可复制的技术路径。