(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理的特性を測定し、収集された計測情報に基づいて第三機関に情報を配信するためのメータ装置であって、
前記測定された物理的特性に関する情報を含む計測信号を収集する信号収集手段と、
不規則信号を発生する不規則信号発生手段と、
前記計測信号の分布と前記不規則信号の確率分布との間の統計的距離を最大化するように処理して、変更後計測信号を生成する信号処理手段と、
前記第三機関に前記変更後計測信号を放出する信号放出手段と、を具備するメータ装置。
【請求項２】
前記不規則信号発生手段は、前記計測信号に基づいて前記不規則信号を求める請求項１のメータ装置。
【請求項３】
前記不規則信号発生手段は、時間内に前記計測信号の前記分布を求め、前記計測信号の前記分布に基づいて前記不規則信号の前記確率分布を求める請求項２のメータ装置。
【請求項４】
前記不規則信号発生手段は、前記統計的距離を最大化することにより、前記不規則信号の前記確率分布を求める請求項３のメータ装置。
【請求項５】
前記統計的距離はＫダイバージェンスである請求項４のメータ装置。
【請求項６】
前記不規則信号と前記計測信号とを混合して混合信号を生成する混合手段を具備する請求項１乃至５のいずれかに記載のメータ装置。
【請求項７】
充電式バッテリーとバッテリー放電手段とをさらに含み、前記バッテリー放電手段は、前記混合信号と前記バッテリーの電圧状態との差に応じて前記混合信号にバッテリー放電を適用して前記変更後の計測信号を生成する請求項６のメータ装置。
【請求項８】
物理的特性を測定し、収集された計測情報に基づいて第三機関に情報を配信する方法であって、
信号収集手段が、前記測定された物理的特性に関する情報を含む計測信号を収集し、
不規則信号発生手段が、不規則信号を発生し、
信号処理手段が、前記計測信号の分布と前記不規則信号の確率分布との間の統計的距離を最大化するように処理して、変更後の計測信号を生成し、
信号放出手段が、前記第三機関に前記変更後後の計測信号を放出することを含む方法。
【請求項９】
前記不規則信号発生手段はさらに、前記計測信号に基づいて前記不規則信号を求めることを含む請求項８の方法。
【請求項１０】
前記不規則信号発生手段はさらに、前記計測信号の前記分布を時間内に求め、前記計測信号の前記分布に基づいて前記不規則信号の前記確率分布を求めることを含む請求項９の方法。
【請求項１１】
前記不規則信号発生手段はさらに、前記統計的距離を最大化することにより、前記不規則信号の前記確率分布を求めることを含む請求項１０の方法。
【請求項１２】
前記統計的距離はＫダイバージェンスである請求項１１の方法。
【請求項１３】
混合手段が、前記不規則信号と前記計測信号とを混合することにより前記混合信号を生成することを含む請求項８乃至１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
バッテリー放電手段が、前記混合信号とバッテリーの電圧状態との間の差に応じて前記混合信号にバッテリー放電を適用して前記変更後の計測信号を生成することをさらに含む請求項１３の方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
この出願は、２０１１年１２月２０日提出の英国特許出願第１１２２０１５．９号の優先権を主張するものであって、その全内容を本明細書に援用する。
【技術分野】
【０００２】
本明細書で説明する実施形態は、スマートメータによって収集されたデータのプライバシー保護に関する。
【背景技術】
【０００３】
スマートメータは、電力消費のような情報を家庭レベルのユーティリィティ・グリッドから高い精度で収集し記憶する機会を提供する。現行のポリシー規則は、収集されたデータの再使用の点では制限的であるものの、データの記憶という点では、収集データの誤用の可能性がある。収集され記憶されたデータが、対象とするユーザー（この場合は電力会社）以外の相手（法執行機関、マーケティング・エージェンシー、悪意のある個人など）で利用可能になることは、消費者のプライバシーおよび／またはセキュリティのリスクを意味する。
【０００４】
用語「スマートグリッド」は、最近の造語であり、既存の電力配電網の改善を目指す数多くのさまざまな技術を表わすものである。既存の配電網は老朽化の傾向にあって、スマートグリッド技術の全体的な目的の1つは、配電網に知力（インテリジェンス）をもたらし、現代的な高度消費需要に応えることのできるよう効率性と頑強性を向上することである。
【０００５】
新しい需要に適応する1つの方法は、電力網状態を頻繁に走査でき、安定性と機能性を提供するための適切なアクションを行なうことのできる通信制御網を使用することである。
【０００６】
電力データは、その粒度を上げて収集されることになる。この詳細な電力データをスマートグリッドに記憶することは消費者プライバシーの懸念をもたらす。非進入型器具負荷モニタ（ＮＡＬＭ）を用いて電力信号を分析し、器具使用パターンを追跡できることによって、このような懸念は正当化されている。これまでの研究は、他の利用可能な情報を伴った電力信号から集められた情報を用いて家屋居住者のプロファイルを構築できることを示唆している。これは個人、ならびに会社および政府組織にとっても重大なプライバシー脅威となり得る。
【０００７】
プライバシー要件に対処する１つの方法は、通知、選択、同意のような標準的なプライバシー原則に基づく規制データ・プライバシー・フレームワークおよびポリシーを開発することである。匿名サービスによって、プライバシー保護を支援することもできる。例えば、スマートメータ・データを合計して暗号化することができる。あるいは、低頻度属性データ（例えば請求書作成に用いられるデータ）と、高頻度の匿名化された技術データ（例えば需要側管理に用いられるデータ）とにデータを分離することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、説明された実施形態によるスマートメータの概要図である。
【図２】図２は、図１に示されたスマートメータの信号隠蔽ユニットの概要図である。
【図３】図３は、図１に示されたスマートメータの典型的な出力のグラフである。
【図４】図４は、決定論的な隠蔽方法のテスト結果のグラフである。
【図５】図５は、説明された実施形態のスマートメータの動作例による確率論的な隠蔽方法のテスト結果のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
プライバシー保護の古典的な方法においては、保護されるべきシステムへの脅威は、当該システムの外部に存在することを想定している。しかしながら、ある種の別の脅威はシステムの内部に由来するものであって、例えば、データを収集する電力会社がその顧客のプライバシーを侵害してデータを誤用し得るといったことである。最近になって、この種の脅威に対処する方法が導入された。例えば、消費需要の一部をグリッドから直接ではなく充電式バッテリーから実行することにより、家庭内のエネルギーの流れを制御する代替保護スキームが提案された。この方法は、変換後信号の値をバッテリー容量が許可する限り一定にしようとする。概して言えば、情報理論によると、信号の変動性が低いならば、当該信号から露見する情報量もそれに応じて少ない。したがって、上記変換後信号を侵入者が観測したならば、消費者に関して制限された量の情報しか入手できないであろう。このアプローチは、器具使用パターンをマスクするように消費電力信号を変換する。この変換後信号は電力会社へ送られる。もちろん、変換された信号は、電力会社にとって運用上重要な、原信号のある種の特徴を保存しなければならない。しかしながら、電力会社は、誤用された場合にプライバシー脅威となり得るような詳細を取得する意思は無い。
【００１０】
消費者のプライバシーを保護するために、本明細書で説明する実施形態は、収集された電力消費量データを消費者のプライバシーに関して重要な情報を隠す形式に変換する適切な信号マッピングを提供する。他方で、この変換は電力会社のオペレーションにとって重要な収集データのある種の特徴を保存する。電力会社は変換後データを利用可能である。
【００１１】
本明細書で説明する実施形態は、ダイバージェンスとして知られる2つの確率分布間の距離の情報理論的尺度に基づくプライバシー保護の確率論的手法を用いる。ここで説明する方法は、収集データの分布と変換後データの分布の間の距離を最大化する一方で同時に原収集信号の重要な特徴を保存する確率論的スキームである。この観点からすれば本明細書で説明する方法の実施形態は最適なものとなり、侵入者に対抗して最良の保護を与えることができる。
【００１２】
実施形態は、プライバシー保護のために確率論的なマッピングを用いてスマートメータ・データを変換する方法を提供する。
【００１３】
上記の方法は、収集されたスマートメータ・データ（これは変換後出力信号をなす）に不規則信号を混合することを含みうる。
【００１４】
この不規則信号は、収集されたスマートメータ・データの分布と変換後データの分布の間の距離を最大化する分布に従って生成することができる。
【００１５】
２つの分布の間の距離は、情報論距離または測度論距離（例えばＫダイバージェンス）のいずれかによって測定することができる。
【００１６】
変換後信号を調節するためにバッテリーを用いることができる。
【００１７】
本明細書で説明する特定の実施形態によって達成しようとする目的は、プライバシーを危険にさらすことなく、スマートグリッドへの速やかな移行を可能にすることである。
【００１８】
プライバシー・アルゴリズムの性能を評価するために、本明細書で説明する実施形態は、Kダイバージェンスとして知られる情報理論的な尺度を適用する。以前に提案されたアルゴリズムは、性能評価に関して最適化するものでなく、したがって本開示では、収集された電力データと、(電力会社が利用可能な)変換後データとの間の距離をKダイバージェンスに関して最大化する方法を提案する。ここでは、収集された電力データと変換後データの間の距離が大きいほど、データ保護はより好ましいものになるものと仮定する。パフォーマンスの改善は、本方法に不確定性を導入することによって達成可能になる。
【００１９】
図１は、本明細書で説明する実施形態を実施したスマートメータ１０の概略図である。
【００２０】
スマートメータ１０は、単相交流電源に実装される。送電軌条および中立軌条とともに原位置を示す。接地軌条も存在するが説明簡素化のため図示省略している。
【００２１】
該スマートメータ１０は、送電軌条上の電流センサ１２と、送電軌条と中立軌条の間の電圧センサ１４とを含む。センサ１２および１４からの出力はアナログ・デジタル変換器（ＡＤＣ）１６に与えられ、ＡＤＣ１６は、量子化された電圧データおよび電流データを処理ユニット２０に渡す。処理ユニット２０を使用して消費電力信号ｐ（ｔ）が生成される。これは、単純事例では消費電力供給ユーティリティに直接渡される。これに対し本実施形態では、当該電力信号ｐ（ｔ）は信号隠蔽ユニット３０に渡される。
【００２２】
大まかに言って、信号隠蔽ユニット３０の目的は、ｐ（ｔ）に写像ｇを適用して変換後信号ｐＭ＝ｇ（ｐ）を得ることである。ｐＭ（ｔ）は電力会社において利用される。また、ｐＭ（ｔ）の確率分布はｐ（ｔ）の確率分布からできるだけ大きな距離をとる。これは、測定対象の加入者の電力消費の振る舞いの正確な種類を電力会社およびあらゆる第三機関に対して隠蔽する。
【００２３】
本実施形態の第１の例の信号隠蔽ユニット３０を図２に示す。信号隠蔽ユニット３０は、不規則信号発生器３２および信号減算器３４を含む。不規則信号発生器３２は不規則信号ｐＭＲ（ｔ）を生成する。この不規則信号ｐＭＲ（ｔ）の確率分布は、以下で説明する方法によって選択される。
【００２４】
該信号ｐＭＲ（ｔ）は、スマートメータ２０から得られた信号ｐ（ｔ）と混合され、バッテリー・アルゴリズム・ユニット３６によって処理されて変換後信号ｐＭ（ｔ）が生成される。バッテリー・アルゴリズム・ユニット３６は、バッテリー３８を頼りに消費電力信号ｐ（ｔ）の調節支援を行う。ｐＭＲ（ｔ）確率分布の計算およびバッテリー・アルゴリズムの工程を以下に説明する。
【００２５】
最適なｐＭＲ（ｔ）分布の計算
ｐＭＲ（ｔ）の分布は、次に示す制約付き最適化問題を解くことにより得られる。この解は、ｐ（ｔ）およびｐＭＲ（ｔ）のマルコフ連鎖表現に基づく。
【００２６】
まず、目的関数と制約を定義する。目的関数は情報ダイバージェンス関数の観点から例えばＫダイバージェンスで表現することができる。２つの確率分布ｐ１（ｘ）およびｐ２（ｘ）について、Ｋダイバージェンスは
【数１】
0005558550.tif 000002
【００２７】
によって定義される。
【００２８】
また、条件付きカルバック・ライブラー情報量（[T. M. Cover and J. A. Thomas, "Elements of information theory" John Wiley & Sons, Inc. New York, NY, USA, 2006]）の定義に従って、条件付きＫダイバージェンスが定義される。２つの条件つき確率分布ｐ１（ｙ｜ｘ）およびｐ２（ｙ｜ｘ）について、条件付きＫダイバージェンスは、
【数２】
0005558550.tif 000003
【００２９】
によって定義される。
【００３０】
条件付きＫダイバージェンスは、信号ｐ（ｔ）およびｐＭＲ（ｔ）のモデル化にマルコフ連鎖を用いることから必要である。
【００３１】
マルコフ連鎖によってｐ（ｔ）およびｐＭＲ（ｔ）のような連続的な振幅信号を表わす１つの方法は、Ｍ個のクラスタに量子化またはクラスタリングすることである。当該信号のマルコフ連鎖表現は、その遷移確率行列Ｔ：＝［ｔｉｊ］，１≦ｉ，ｊ≦Ｍによって特徴付けられる。ここで、ｔｉｊ＝Ｐｒ｛ｉ｜ｊ｝は、状態ｊから状態ｉへの移動の条件付き確率である。当該信号をＭ個のクラスタにクラスタリングすると、ｔｉｊは、クラスタｊからクラスタｉへの移動の確率を表わす。
【００３２】
ｐ（ｔ）およびｐＭＲ（ｔ）のマルコフ連鎖表現の遷移確率行列をそれぞれＴおよびＴＭＲと表記する。そして信号ｐＭＲ（ｔ）と信号ｐ（ｔ）の間の条件付きＫダイバージェンスは、当該最適化問題の目的関数であり、
【数３】
0005558550.tif 000004
【００３３】
と書き表される。
【００３４】
ここで、ＰｐＭＲは、ｐＭＲ（ｔ）の定常状態分布を表わす（［ＣｏｖｅｒおよびＴｈｏｍａｓ］）。最適化問題についての制約は、変更後信号ｐＭ（ｔ）は、例えば平均Ｅ［ｐＭＲ（ｔ）］＝Ｅ［ｐ（ｔ）］、および分散Ｖａｒ［ｐＭＲ（ｔ）］＝ｃＶａｒ［ｐ（ｔ）］といった消費電力信号ｐ（ｔ）のある種の特性を保存するという要件に由来する。したがって、ここでの最適化問題は、
【数４】
0005558550.tif 000005
【００３５】
と規定することができる。
【００３６】
ここで、ｃは正の定数である。この最適化問題は、数値的に行列
【数５】
0005558550.tif 000006
【００３７】
を与えることで解くことができる。この行列はＫダイバージェンスを最大化するここで、信号ｐＭＲ（ｔ）は、乱数（マルコフ）発生器によって作成され、ｐ（ｔ）と混合される。
【００３８】
上記の考察から、本方法で具体化された基本原理は信号ｐＭＲ（ｔ）の分布を作成することであることが分かる。これは、その分布がＫダイバージェンスとして測定されるとおりｐ（ｔ）の分布から遠く離れるような変更後信号ｐＭ（ｔ）を導く。
【００３９】
バッテリー・アルゴリズム
ここで説明するバッテリー３８は、バッテリー信号ｐＢ（ｔ）の信号源である。バッテリー３４には次の特性がある。
【００４０】
１．バッテリーは有限のエネルギー容量Ｅｃ（従って充電によりそのエネルギーを維持しなければならない）を持つこと、すなわち、すべてのｔ１∈［０，Ｔ］（ｔ１＝０はバッテリーの完全充電を仮定）について、
【数６】
0005558550.tif 000007
【００４１】
であること。
【００４２】
２．バッテリーには、ＰＤおよびＰＲの最大の放電電力および充電電力があること（すなわち、すべてのｔについて−ＰＲ≦ｐＢ（ｔ）≦ＰＤ）。
【００４３】
図２から分かるように、バッテリー・アルゴリズム・ユニット３６への入力はｐ（ｔ）とｐＭＲ（ｔ）の差である。この差ｐ（ｔ）−ｐＭＲ（ｔ）は、ｐ’Ｂ（ｔ）と表記され、バッテリー・アルゴリズムによって扱われる。バッテリー３８は、その現在の状態とｐ’Ｂ（ｔ）の大きさおよび符合に応じて充電し、または放電する。ｐ（ｔ）−ｐＭＲ（ｔ）＝ｐ’Ｂ（ｔ）＞０であるならば、当該バッテリーは、ｐ’Ｂ（ｔ）を放電し、そうでなければ、｜ｐ’Ｂ（ｔ）｜を充電する。ここでは、以下を仮定している。
【００４４】
１．｜ｐ’Ｂ（ｔ）｜≦ＰＤ＝ＰＲ
２．バッテリー容量
【数７】
0005558550.tif 000008
【００４５】
は、｜ｐ’Ｂ（ｔ）｜によって放電または充電することができる状態にある。
【００４６】
バッテリー・アルゴリズム・ユニット３６の出力はｐＭ（ｔ）＝ｐＭＲ（ｔ）から与えられる。条件１）および２）が満たされない場合、バッテリー・アルゴリズム・ユニット３６は、条件１）および２）を満たすように信号ｐＭＲ（ｔ）を変更しなければならない。
【００４７】
ここで説明するアプローチは、バッテリー・アルゴリズムへの入力として最適な分布を不規則信号源ｐＭＲ（ｔ）に導入するものである。この状況を図３に示す。出力ｐＭ（ｔ）は、入力信号ｐ（ｔ）と同じ平均値を持つ不規則信号であることが分かる。
【００４８】
以下に提示する例を通じて、ｐＭ（ｔ）とｐ（ｔ）の間のＫダイバージェンスは、ここで説明した確率論的手法の方が、以前に提案された決定論的アプローチのものよりも大きいことを示す。
【００４９】
他の実施形態
ここで説明したアプローチは、さまざまな制約関数（要件）がシステムに課せられる場合に用いることができる。そのような場合では、最適化問題が変更され、ｐＭＲ（ｔ）も変更され得る。その結果は、さまざまなｐＭ（ｔ）、およびさまざまなレベルのプライバシー保護に帰着する。
【００５０】
より具体的に、システム（例えばユーティリティまたはユーザ）に更なる制約が適用される場合の例を検討する。種々の理由により、この要件は補強される場合がある。例えば、ユーティリィティは、消費者のより安定した電力消費を望むかもしれない。すなわちこの場合、ユーティリィティは、ｐＭ（ｔ）がｐＭ（ｔ−１）に非常に近いことを望むかもしれない。この別の実施形態によれば、制約が与えられた上でｐＭＲ（ｔ）とｐ（ｔ）の間のＫダイバージェンスを最大にする試みがなされる。ある別の可能な実装例においては、ｐＭＲ（ｔ）がｐＭ（ｔ）に接近するようにｐＭＲ（ｔ）を制限することが望ましい。
【００５１】
いかなる場合でも、ｐＭＲ（ｔ）あるいはｐＭ（ｔ−１）に等しい電力消費ｐＭ（ｔ）を成功裏に得ることは、物理的なバッテリー・エネルギー／電力制限に依存することに留意されたい。
【００５２】
一般論として、信号ｐＭＲ（ｔ）および／またはｐ’Ｂ（ｔ）がさらに変更されるような別の最適化問題を検討する。
【００５３】
以下では、これまでに提案された決定論的方法と、確率論的なアプローチを用いる上述の実施形態の特定の例とで性能を比較する。この例において、バッテリーの大きさはＰＤ＝ＰＲ＝１ｋＷ／Ｅｃ＝２ｋＷｈである。入力信号ｐ（ｔ）として、ある居住アパートの３０日間の全電力消費（本線）の測定結果（現実のデータ）を用いた。サンプリング間隔はＴＳ＝３０ｓを選択した。
【００５４】
図４および図５は、決定論的プライバシー方法と確率論的プライバシー方法の典型的な入出力信号をそれぞれ示している。２つの図によれば、これら２つのアプローチ間の明白な差異が強調される。決定論的手法は、入力データを平滑化する傾向がある一方で、確率論的方法は非常にノイジーな出力ｐＭ（ｔ）を与えている。性能の尺度がＫダイバージェンスである場合、決定性アルゴリズムの場合の値は０．２５である。一方、確率論的アプローチについて、その値は０．４４である。Ｋダイバージェンスの最大値は、
【数８】
0005558550.tif 000009
【００５５】
である。確率論的方法の効率は０．４４／０．６９＝０．６４である。一方で決定論的方法の場合は０．２５／０．６９＝０．３６である。したがって、特にこの例は、比較例の決定論的アプローチを上回るパフォーマンスの向上を示す。
【００５６】
バッテリーのサイズを変更した場合でも同様の比率が得られる。例えば、ＰＤ＝ＰＲ＝１．２ｋＷ／Ｅｃ＝２．４ｋＷｈの場合、確率論的方法でのＫダイバージェンスは０．４６９１である。これに対し決定論的手法でのＫダイバージェンスは０．２７５９となる。
【００５７】
上記の説明は、実施形態に従うスマートメータのハードウェアによる実現を示唆するものであるが、当業者であれば、ソフトウェア設定可能な信号処理装置上のソフトウェアによって信号の処理を実現できること理解するであろう。該ソフトウェアは、コンピュータプログラムとして提供され、コンピュータプログラムの形で具体化されてもよい。該コンピュータプログラムは、記録媒体（例えば光学的な読み出しが可能なディスク、固体電子記憶デバイス）のような搬送媒体の形態とすることができる。また、搬送媒体としては、コンピュータプログラムを定義するデジタル情報を担持する信号の形態としてもよい。これを、ソフトウェア設定が可能な信号処理装置によって受信可能としてもよい。ある構成では、スマートメータは、認識された通信プロトコルによる通信を受信するよう動作可能としてもよい。適切なことには、スマートメータは電力線通信プロトコルによる電力線通信を受信可能としてもよい。そしてこのことは、一般的な構成のスマートメータが、本明細書で説明した実施形態に従って構成されることを可能にするコンピュータプログラムを受信してもよいことを意味する。
【００５８】
理解されるように、該コンピュータプログラムは、本明細書で説明した実施形態に従ってスマートメータが実行すべきあらゆる計算機実行可能命令を包含し得る。あるいは、スマートメータの先在する（および先在することが想定される）ソフトウェアおよびハードウェアを参照し利用するアプリケーション、コールアウトおよびルーチンのようなコンピュータプログラムが提供されてもよい。このようなコンピュータプログラムは、当該コンピュータプログラムがスマートメータに完全に新しいファシリティを提供するものであるか、既存のファシリティを向上するものであるかに応じて、「アプリ」または「パッチ」と称ばれる。該コンピュータプログラムは、ユーザ知識を必要とすることなく配信され自動実行されてもよい。あるいは、スマートメータそれ自体のコントロールパネル上で与えられた指示や、例えばラップトップ等へのワイヤレス接続によって提供されるスマートメータ・ユーザー・インタフェースを通じて与えられた指示によるユーザーリクエストによってリモートサーバーから取得されてもよい。
【００５９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【図１】
0005558550.tif 000010
【図２】
0005558550.tif 000011
【図３】
0005558550.tif 000012
【図４】
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【図５】
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