引言：电力数据协同的“可用不可见”新范式

在智能变电站、新能源场站与配网自动化系统高速发展的今天，数据已成为驱动电网智能化升级的核心生产要素。然而，电力生产控制大区（I/II区）与管理信息大区（III/IV区）之间、不同产权主体（如电网公司与新能源投资商）之间、以及调度主站与场站子站之间，普遍存在着“数据孤岛”与“安全壁垒”。传统的纵向加密认证装置解决了通信通道的安全防护问题，但无法支撑对加密数据进行深度联合计算与分析的需求。同态加密（Homomorphic Encryption, HE）与纵向联邦学习（Vertical Federated Learning, VFL）技术的融合，为解决这一矛盾提供了革命性的“数据可用不可见”方案。本文将从方案设计师与项目经理的视角，深入剖析该技术在特定电力场景下的应用架构、核心价值与实施路径。

核心痛点：传统数据交互模式在智能电网场景下的局限

在新能源功率预测、配网故障精准定位、变电站设备状态联合评估等场景中，往往需要融合多方数据。以新能源场站为例，场站侧的实时运行数据（如风机/光伏逆变器状态、气象信息）与调度侧的历史负荷数据、网络拓扑数据联合建模，能极大提升预测精度。但传统方式面临严峻挑战：1. 数据安全合规风险：原始数据明文出域违反《电力监控系统安全防护规定》及数据安全法要求；2. 数据产权与隐私矛盾：新能源投资商不愿共享核心生产数据；3. 计算与通信开销：若将所有数据汇聚至中心，带宽与存储成本高昂，且形成单点安全风险。

技术融合方案：同态加密赋能纵向联邦学习架构

纵向联邦学习适用于参与方拥有相同样本ID（如同一时间断面、同一设备）但不同特征（如场站有功率数据，调度有网络数据）的场景。同态加密的引入，使得在加密状态下进行模型训练与推理成为可能，为VFL提供了更强的隐私?；?。一个典型的电力系统应用架构包含以下核心组件：

• 对齐模块：基于隐私集合求交（PSI）技术，在不暴露非交集样本的前提下，安全对齐调度主站与场站子站的共同样本（如特定时间序列）。
• 同态加密中间件：集成Paillier等加法同态加密算法，对联邦学习过程中需要交换的中间参数（如梯度、损失）进行加密。加密密钥由可信第三方或通过安全多方计算生成，确保任何单一参与方无法解密。
• 分布式计算节点：部署于调度数据网纵向加密认证装置内侧的各参与方（调度中心、变电站、新能源场站监控中心）。每个节点本地保存原始数据，仅上传加密后的中间计算结果。
• 聚合服务器：负责接收加密中间结果，在密文状态下进行聚合运算，并将结果返回给各参与方更新本地模型。该服务器可由相对中立的云平台或调度侧担任。

该架构严格遵循“数据不动计算动”、“数据可用不可见”的原则，符合IEC 62351（电力系统安全）系列标准对数据完整性与保密性的要求。

场景化应用：从智能变电站状态评估到配网拓扑校验

应用一：智能变电站设备联合状态预警：多个变电站的局部放电、油色谱、红外测温等监测数据因安全分区限制，难以集中。采用HE-VFL方案，各站利用本地数据训练局部模型，仅将加密的模型更新参数上传。聚合后得到的全局模型能更早、更准地识别变压器等设备的潜伏性故障，且各站数据全程明文不出站。

应用二：高比例新能源接入的配网运行优化：配网自动化主站拥有网络拓扑与负荷数据，分布式光伏运营商拥有发电预测数据。双方通过HE-VFL联合训练潮流计算或电压控制模型，优化无功补偿装置动作策略，提升消纳能力。过程中，电网公司无法获取光伏商的具体发电曲线，光伏商也无法获取详细的电网拓扑，完美解决了商业隐私与电网安全的双重需求。

应用三：跨省区调度计划协同：不同调度机构在编制日前计划时，可基于加密的边界交换功率、备用容量等敏感信息，在密文状态下协同计算，得到最优的联合调度方案，提升跨区电网整体运行经济性，同时严守各自的数据安全边界。

实施考量：项目经理视角下的关键步骤与挑战

对于方案设计与项目管理者，成功部署HE-VFL需关注以下几点：

• 性能与精度的平衡：同态加密带来巨大的计算开销（可能比明文慢100-1000倍）。需通过算法优化（如CKKS方案用于浮点数）、硬件加速（如GPU、专用加密芯片）及通信压缩来缓解。在项目初期，可对非极度敏感的特征采用差分隐私等轻量级技术作为补充。
• 异构系统集成：电力系统存在IEC 61850、60870-5-104、DL/T 860等多种协议。需设计统一的“数据网关”或“联邦代理”，将不同格式的实时/历史数据转换为联邦学习所需的特征向量，并确保与现有纵向加密认证通道兼容。
• 安全假设与信任模型：必须明确架构的安全边界。通常采用“半诚实”模型，并考虑引入轻量级可信执行环境（TEE）或区块链技术来防止聚合服务器作恶或记录中间结果。方案设计需通过内部网络安全评审，并参照《电网公司数据安全治理框架》进行合规性评估。
• 标准化与试点先行：建议从“非实时、高价值”场景（如新能源中长期功率预测）开始试点，积累经验。同时，积极推动将HE-VFL的通信接口、加密算法套件、模型格式等纳入电力行业数据交互标准，促进生态形成。

总结与展望

同态加密与纵向联邦学习的结合，为破解电力系统跨安全区、跨产权主体数据协同的难题提供了兼具创新性与实用性的技术路径。它不仅是传统二次安全防护体系的延伸，更是构建新型电力系统数字信任基础设施的关键组件。对于项目经理和方案设计师而言，深入理解其架构原理，审慎评估其在特定场景下的性能、安全与成本，并采取循序渐进的实施策略，将有望在保障电网核心数据主权安全的前提下，释放出沉睡数据的巨大价值，驱动电网智能化向更深层次、更广范围迈进。