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Data Mining and Privacy of Personal Behaviour Types in Smart Grid

机译：智能电网中个人行为类型的数据挖掘和隐私

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Privacy protection is one of the key requirements of smart grids. To understand the importance of privacy threats it is necessary to study nature of power signals. In this paper, we propose a well-known statistical method which relies on the empirical probability distribution. The method is used to reveal trends in the power signal data and how these trends are changed if a) different data sampling rates are assumed, and b) a privacy algorithm is applied to protect the power data of different home appliances. Our results suggest that the privacy of personal behaviour types is exposed even if relatively infrequent measurements are obtained. On the other hand, battery-assisted home energy management solutions are more likely to protect the customers.
机译：隐私保护是智能电网的关键要求之一。要了解隐私威胁的重要性，有必要研究权力信号的性质。在本文中，我们提出了一种符合众所周知的统计方法，依赖于经验概率分布。该方法用于揭示电力信号数据中的趋势以及如何假设不同的数据采样率，而B）应用隐私算法以保护不同家用电器的电力数据。我们的结果表明，即使获得了相对不常见的测量，也会暴露个人行为类型的隐私。另一方面，电池辅助家庭能源管理解决方案更有可能保护客户。

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