作为分布式能源高效管理的创新模式，虚拟电厂（VPP）通过能源的广泛互联与灵活调度，已成为解决大规模分布式能源并网的重要方案。虚拟电厂在提升能源利用效率的同时，因其海量、多主体的数据来源以及广义且开放的“云-管-边-端”通信架构，面临着隐私数据泄露的严峻挑战。文中深入剖析了虚拟电厂的隐私风险及保护需求，系统梳理了从数据收集与共享、交易、调度到收益结算的全环节隐私保护技术，总结了现有隐私保护方案在计算开销、动态适应性以及隐私性与数据可用性平衡方面的不足。针对上述不足，提出了一种“云-管-边-端”分层协同的整体隐私保护体系，并展望了深度学习与生成式人工智能通过行为特征挖掘、动态博弈策略和语义感知克服上述缺陷的可行性以及面临的技术挑战，为构建安全、智能的虚拟电厂提供了新思路。#综合能源系统优化调度 #电气工程 #学术 #英语写作 #虚拟电厂 #电气工程 #科研 #能源 #文献综述 #虚拟现实技术
