(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111208979.8 (22)申请日 2021.10.18 (71)申请人 国网山东省电力公司济 宁供电公司 地址 272008 山东省济宁市高新 技术开发 区火炬路28号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 常英贤　桂纲　杨涛　马广鹏　 刘宗杰　张翠珍　冯庆云　乔亚男　 高强　张坤　盛沛然　邹玉娇　 丛超　陈伦　李辉　刘秀秀　 吕德志　孔令基　西灯考　王红梅　 宋益睿　杨晓娟　邵晨　张秀琰　 (74)专利代理 机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 代理人 应孔月(51)Int.Cl. G06F 21/31(2013.01) G06F 21/45(2013.01) G06F 21/60(2013.01) G06K 9/62(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 电能质量扰动检测方法及装置、 电子设备、 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种电能质 量扰动检测方法 及装置、 电子设备、 存储介质， 涉及信息安全技术 领域， 包括： 构建基于智 能合约与联邦学习的私 有区块链， 解决了客户端本地电能质量数据不共 享情况下的模 型训练； 通过基于无证书加密的设 备身份验证， 解决了采集电能质量数据的客户端 的可信问题， 用于保证所述参与任务的客户端节 点本身的安全可信； 对梯度更新参数加密， 解决 了提供模型训练参数泄露的危险， 用于保证全局 模型梯度更新参数安全； 通过构建的电能质量扰 动检测模型以保证模型的精度。 最终在设备可信 的情况下， 对 各个能源子公司的数据在保护隐私 的情况下进行共享， 从而完成准确高效的电能质 量扰动检测。 权利要求书4页 说明书15页 附图5页 CN 113901412 A 2022.01.07 CN 113901412 A 1.一种电能质量扰动检测方法， 其特 征在于， 应用于任务发起方， 包括： 构建基于智能合约与联邦学习的私有区块链， 所述私有区块链由任务发起方、 聚合器 和客户端组成； 采用基于无证的加密算法对所述客户端的身份进行验证， 验证通过后的所述客户端才 能参与全局模型训练任务； 为全局模型训练任务创建公私任务密钥， 并将 公任务密钥广播分发给所有参与全局模 型训练任务的客户端； 将全局模型发送给所有参与全局模型训练任务的客户端， 以使得所述客户端接收到所 述全局模型后， 利用本地电能质量数据训练所述全局模型， 得到本轮模型训练的梯度更新 参数， 并使用所述 公任务密钥对 所述梯度更新参数进 行加密， 得到密 文， 在将所述密 文发送 给所述聚合器， 以使得所述聚合器收集到所有客户端上传的密文后， 将不同客户端的密文 两两进行乘操作， 获得相乘密文， 并将所有的相乘密文传给 所述任务发起方； 接收到所述聚合器传来的所有相乘密文， 对所有的相乘密文进行解密， 得到各自对应 的明文相加的值， 使用基于共识机制的训练质量证明对每个相乘密 文所对应的明文相加的 值对所述全局模型的提升进行量 化与验证， 对生成有效梯度更新 参数的客户端提供 奖励； 根据所述的有效梯度更新参数， 利用联邦学习的聚合算法更新所述全局模型， 得到电 能质量扰动检测模型； 利用所述电能质量扰动检测模型对待检测的电能质量扰动数据进行检测。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 采用基于无证的加密算法对所述客户端的 身份进行验证， 该步骤 包括以下子步骤： 使用每位客户端自己生成的公钥与 所述客户端的身份来对签名进行验证， 其中所述签 名为所述客户端利用私钥对信息进行加密而输出的结果， 所述私钥由所述客户端利用部分 私钥和自己的秘密值建立的， 根据所述秘密值创建公钥并将所述公钥公开， 所述部分私钥 由密钥生成中心根据所述 客户端的身份而创建的。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在对生成有效梯度 更新参数的客户端提供 奖励之后， 还 包括： 对收到的所述密文 进行验证并打包出一个区块， 最后将所述区块上链。 4.一种电能质量扰动检测方法， 其特 征在于， 应用于客户端， 包括： 构建基于智能合约与联邦学习的私有区块链， 所述私有区块链由任务发起方、 聚合器 和客户端组成； 接受所述任务发起采用基于无证的加密算法的身份验证， 验证通过后才能参与全局模 型训练任务； 接收所述任务发起方广播的公私任务密钥， 所述公私任务密钥由所述任务发起方为全 局模型训练任务而创建的； 接收所述任务发起方发送的全局模型； 利用本地电能质量数据训练所述全局模型， 得到 本轮模型训练的梯度更新 参数； 使用公任务密钥对梯度更新 参数进行加密， 得到密文； 将所述密文发送至聚合器， 以使得所述聚合器收集到所有客户端上传的密文后， 将不 同客户端的密文两两进行乘操作， 获得相乘密文， 并将所有计算后的相乘密文传给任务发权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 113901412 A 2起方， 以使得所述任务发起方接收到聚合器传来的所有相乘密文后， 对其中所有的相乘密 文进行解密， 得到其明文相加的值， 使用基于共识机制的训练质量证明对每个相乘密文所 对应的明文相加的值对所述全局模型的提升进行量化与验证， 对生成有效梯度更新参数的 客户端提供奖励， 根据所述的有效梯度更新参数， 利用联邦学习的聚合算法更新所述全局 模型， 得到电能质量扰动检测模型， 利用所述电能质量扰动检测模型对待检测的电能质量 扰动数据进行检测。 5.一种电能质量扰动检测方法， 其特 征在于， 应用于聚合器， 包括： 构建基于智能合约与联邦学习的私有区块链， 所述私有区块链由任务发起方、 聚合器 和客户端组成； 接收所有客户端发送的密文， 所述客户端为接受所述任务发起采用基于无证的加密算 法的身份验证， 验证通过后才能参与全局模型训练任务； 所述密文为所述客户端使用公任 务密钥对梯度更新参数进 行加密而得， 所述 公任务密钥由所述任务 发起方为全局模型训练 任务而创建的， 所述梯度更新参数 由所述客户端接 收所述任务发起方发送的全局模型， 并 利用本地电能质量数据训练所述全局模型后得到的； 将不同客户端的密文两 两进行乘操作， 获得相乘密文； 将所有计算后的相乘密文传给任务发起方， 以使得所述任务发起方接收到所有相乘密 文后， 对其中所有的相乘密 文进行解密， 得到其明文相加的值， 并使用基于共识机制的训练 质量证明对每个相乘密 文所对应的明文相加的值对所述全局模型的提升进 行量化与验证， 对生成有效梯度更新参数 的客户端提供奖励， 根据所述的有效梯度更新参数， 利用联邦学 习的聚合算法更新所述全局模型， 得到电能质量扰动检测模型， 利用所述电能质量扰动检 测模型对待检测的电能质量扰动数据进行检测。 6.一种电能质量扰动检测装置， 其特 征在于， 应用于任务发起方， 包括： 第一构建模块， 构建基于智能合约与联邦学习的私有区块链， 所述私有区块链由任务 发起方、 聚合器和客户端组成； 第一验证模块， 用于采用基于无证的加密算法对所述客户端的身份进行验证， 验证通 过后的所述 客户端才能参与全局模型训练任务； 创建模块， 用于为全局模型训练任务创建公私任务密钥， 并将公任务密钥广播分发给 所有参与全局模型训练任务的客户端； 第一发送模块， 用于将全局模型发送给所有参与全局模型训练任务的客户端， 以使得 所述客户端接 收到所述全局模型后， 利用本地电能质量数据训练所述全局模型， 得到本轮 模型训练的梯度更新参数， 并使用所述公任务密钥对所述梯度更新参数进行加密， 得到密 文， 在将所述密 文发送给所述聚合器， 以使得所述聚合器收集到所有客户端上传的密 文后， 将不同客户端的密文两两进行乘操作， 获得相乘密文， 并将所有的相乘密文传给所述任务 发起方； 加密验证模块， 用于接收到所述聚合器传来的所有相乘密文， 对所有的相乘密文进行 解密， 得到各自对应的明文相加的值， 使用基于共识机制的训练质量证明对每个相乘密文 所对应的明文相加的值对所述全局模型的提升进 行量化与验证， 对生成有效梯度更新参数 的客户端提供 奖励； 更新模块， 用于根据所述的有效梯度更新参数， 利用联邦学习的聚合算法更新所述全权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 113901412 A 3