System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法及系统技术方案_技高网
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一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法及系统技术方案

技术编号:40355179 阅读:5 留言:0更新日期:2024-02-09 14:40
本发明专利技术涉及区块链和机器学习技术领域,提供了一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法及系统。该方法在第一部分中使用智能物联网设备采集电力数据并且使用IPFS系统结合联盟区块链存储电力数据,结合同态加密技术来保证数据的隐私性。使用以上方式完成对电力数据的采集与存储。并采用代理重加密技术完成对密文数据获取权的转换,且利用基于公证人节点的跨链技术和数据联盟链来完成电力数据对训练联盟链中的本地客户端节点的共享。在第二部分中选择有效的本地模型更新以及本地模型更新上链。通过聚合联盟链完成全局模型聚合,且节点声誉信息上链并同时向电力数据中心反馈节点声誉信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及区块链和机器学习,尤其涉及一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法及系统


技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术。

2、随着社会科学技术的进步以及智能电网信息化建设的发展,社会对用电量的需求急剧增大,从而产生了海量的电力数据。所获取到的这些电力数据具有极高的价值,不仅可以促进电力机构为地区制定更好的电量输送规划,优化电网的管理运行策略。而且还可以在应用过程中和其他领域机构进行共享,结合其他领域机构内的数据进行多方向数据计算与分析,使电力数据可以发挥出更大的价值。

3、目前针对如何对电力数据进行数据共享和隐私计算的经验很少,没有形成较为完整的体系框架。因此制约着整个电力数据流通及应用的可行性。

4、主要体现在:电力数据共享缺乏确权机制,电力数据在流通过程中缺乏应用性,电力数据安全存储共享和计算过程中产生的数据共享不便、流通性欠佳,隐私泄露、以及电力数据在大规模模型的训练分析计算过程中采用单一区块链网络造成的可扩展性受到限制以及联邦客户端节点本地模型训练与节点全局模型聚合不诚实和传统中央服务器单点故障等问题。


技术实现思路

1、为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题,本专利技术提供一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法及系统,本专利技术通过区块链将整个电力数据共享流通与计算的流程进行记录,实现共享与计算过程中的权责分明。通过联邦学习方式保障电力数据在应用性方面的价值得以最大化体现。

2、为了实现上述目的,本专利技术采用如下技术方案:

3、本专利技术的第一个方面提供一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法。

4、一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,包括:

5、电力数据中心对采集的电力数据进行加密,并将加密电力数据上传至ipfs系统,将文件指纹哈希值上传至数据联盟链中;所述文件指纹哈希值为ipfs系统计算的加密电力数据的文件指纹哈希值;

6、训练联盟链中各个数据需求方向电力数据中心发送电力数据请求和自己的公钥pk;

7、电力数据中心利用自己的私钥sk和数据需求方的公钥pk生成代理重加密密钥rk,并向第一公证人节点提供电力数据请求和代理重加密密钥rk;

8、第一公证人节点依据从数据联盟链中下载的文件指纹哈希值,验证电力数据需求的正确性;并采用代理重加密密钥rk对从ipfs系统下载的加密电力数据进行二次加密,并将二次加密电力数据发送给训练联盟链中的数据需求方,以使数据需求方使用自己的私钥解密二次加密电力数据,得到加密电力数据;

9、训练联盟链中的数据需求方利用加密电力数据训练本地模型,在本地模型更新后为数据需求方生成声誉意见,并将本地模型更新和声誉意见发送到聚合联盟链;以使聚合联盟链将声誉意见发送给电力数据中心;

10、电力数据中心将声誉意见与新一轮的数据需求方的电力数据请求发送给第一公证人节点,以使第一公证人节点根据数据需求方的身份信息和上一轮的声誉意见,选择同意或拒绝该数据需求方的请求。

11、进一步地,所述电力数据中心对采集的电力数据进行加密的过程包括:电力数据中心采用同态加密算法对采集的电力数据进行加密。

12、进一步地,所述第一公证人节点的选举过程包括:

13、对数据联盟链、训练联盟链和聚合联盟链中各个节点的信誉进行排名,筛选信誉值高于设定阈值的节点,组成待选公证人节点小组;

14、根据时间间隔t内待选公证人节点小组中节点服务的事件数量,将待选公证人节点小组里的节点分为若干领导节点和若干普通节点,从若干领导节点中选举第一公证人节点。

15、进一步地,所述训练联盟链中各个数据需求方向电力数据中心发送电力数据请求和自己的公钥pk的过程包括:

16、各个数据需求方生成公私钥匙对即keygen(p)→{pki,ski},并且使用自己的私钥ski对数据请求信息r做签名h=hash(r);

17、ca对其公钥pki进行认证之后,将请求r和公钥pki传送给电力数据中心,电力数据中心验证公钥pki的真伪,计算h′=h=hash(r)是否成立,对比确认是某个数据需求方发送的电力数据请求。

18、进一步地,在对本地模型进行训练之前,选择几个第二公证人节点,通过智能合约选择有效的本地模型进行更新。

19、进一步地,所述生成声誉意见的过程包括:第二公证人节点采用共识算法对更新后的有效的本地模型进行广播验证,验证后,将存储着经验证的本地模型更新的新区块添加到分布式分类账中,验证本地模型更新后为数据需求方生成声誉意见。

20、更进一步地,第二公证人节点将本地模型更新和声誉意见发送到聚合联盟链,聚合联盟链中的节点根据全局模型聚合算法更新全局模型,聚合联盟链根据数据需求方的声誉意见向第三公证人节点反馈,第三公证人节点将数据需求方的声誉意见发送给电力数据中心;其中,所述第三公证人节点由聚合联盟链中的节点选举得到。

21、更进一步地,所述声誉意见包括积极性、贡献度、时效性和稳定性。

22、更进一步地,所述积极性包括正面积极性h1和负面积极性h0:

23、

24、

25、其中,p表示节点参与总数,p1表示正面积极参与次数,p0表示负面积极参与次数;

26、更进一步地,所述贡献度为:

27、

28、其中,cn表示在节点第n次参与时其贡献度,ln-1表示在节点第n-1次参与时的损失,ln表示在节点第n次参与时的损失;

29、更进一步地,所述时效性包括证明时效t1和负面时效t0:

30、

31、

32、其中,p1表示正面积极参与次数,p0表示负面积极参与次数,cn1表示正面贡献度,cn0表示负面贡献度;

33、更进一步地,所述稳定性为:

34、

35、

36、

37、其中,s表示节点网络稳定性,mtbf表示平均故障间隔时间,mttr表示平均修复时间,t(r)表示节点总运行时间,f表示节点出现的故障次数,t(m)表示节点总维护时间。

38、本专利技术的第二个方面提供一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算系统。

39、一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算系统,包括电力数据中心,以及均与电力数据中心进行数据交互的ipfs系统、第一公证人节点、数据联盟链、训练联盟链和聚合联盟链;

40、所述电力数据中心对采集的电力数据进行加密,并将加密电力数据上传至ipfs系统;

41、所述ipfs系统计算加密电力数据的文件指纹哈希值,并将文件指纹哈希值回传给电力数据中心;

42、所述电力数据中心将文件指纹哈希值上传至数据联盟链中;

43、所述训练联盟链中各个数据需求方向电力数据中心本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,所述电力数据中心对采集的电力数据进行加密的过程包括:电力数据中心采用同态加密算法对采集的电力数据进行加密。

3.根据权利要求1所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,所述第一公证人节点的选举过程包括:

4.根据权利要求1所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,所述训练联盟链中各个数据需求方向电力数据中心发送电力数据请求和自己的公钥PK的过程包括:

5.根据权利要求1所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,在对本地模型进行训练之前,选择几个第二公证人节点,通过智能合约选择有效的本地模型进行更新。

6.根据权利要求1所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,所述生成声誉意见的过程包括:第二公证人节点采用共识算法对更新后的有效的本地模型进行广播验证,验证后,将存储着经验证的本地模型更新的新区块添加到分布式分类账中,验证本地模型更新后为数据需求方生成声誉意见。

7.根据权利要求6所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,第二公证人节点将本地模型更新和声誉意见发送到聚合联盟链,聚合联盟链中的节点根据全局模型聚合算法更新全局模型,聚合联盟链根据数据需求方的声誉意见向第三公证人节点反馈,第三公证人节点将数据需求方的声誉意见发送给电力数据中心;其中,所述第三公证人节点由聚合联盟链中的节点选举得到。

8.根据权利要求1-7任一项所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,所述声誉意见包括积极性、贡献度、时效性和稳定性。

9.根据权利要求8所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,所述积极性包括正面积极性H1和负面积极性H0:

10.一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算系统,其特征在于,包括电力数据中心,以及均与电力数据中心进行数据交互的IPFS系统、第一公证人节点、数据联盟链、训练联盟链和聚合联盟链;

...

【技术特征摘要】

1.一种面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,所述电力数据中心对采集的电力数据进行加密的过程包括:电力数据中心采用同态加密算法对采集的电力数据进行加密。

3.根据权利要求1所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,所述第一公证人节点的选举过程包括:

4.根据权利要求1所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,所述训练联盟链中各个数据需求方向电力数据中心发送电力数据请求和自己的公钥pk的过程包括:

5.根据权利要求1所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,在对本地模型进行训练之前,选择几个第二公证人节点,通过智能合约选择有效的本地模型进行更新。

6.根据权利要求1所述的面向电力数据的去中心化共享与跨链计算方法,其特征在于,所述生成声誉意见的过程包括:第二公证人节点采用共识算法对更新后的有效的本地模型进行广播验证,验证后,将存...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵川刘冰赵圣楠陈贞翔荆山赵华伟
申请(专利权)人:济南大学
类型:发明
国别省市:

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