Privacy schemes against non-intrusive load monitoring of residential electricity usage

Non-intrusive load monitoring (NILM) or energy disaggregation confronts the problem of decomposing the total house electricity consumption into separate appliances’ consumption. This approach improves the demand side management by providing the user with better understanding of their electricity usage and improved demand response between the user and the electricity provider. However, in recent years topics regarding NILM privacy invasion issues have gained popularity. The data measured by a smart meters could be exploited by utility providers as well as malicious third parties, meaning the behaviors and daily routines of residents could be exposed. In order to mitigate these problems, numerous solutions have been proposed including ones using residential energy storage systems. Energy storage systems can be used for obfuscating the electricity profiles seen by smart meters. Using such a method, the residents will be able to gain some control over their privacy. Despite the effectiveness of the storage systems in dealing with privacy concerns of NILM, assessing the cost for their installation is also an important part to be considered. In this thesis I investigate privacy protection strategies against NILM algorithms utilizing residential energy storage systems. A state-of-art NILM algorithm is used for energy disaggregation. Methods using energy storage devices are proposed, which have the aim of obfuscating the original power consumption of user. Next, quantitative analysis of the amount of storage system required is provided as well as an analysis of the accuracy of the NILM algorithm after modifying the power consumption. The final results show how much cost the studied methods incur as well as their impact on privacy metrics, as well as the level at which the user’s information could be hidden.

Non intrusive load monitoring (NILM), o disaggregazione dei consumi elettrici, affronta il problema della decomposizione del consumo elettrico totale di una casa nel consumo dei diversi elettrodomestici. Questo approccio migliora la gestione della domanda elettrica, fornendo all'utente una migliore comprensione del consumo dei propri elettrodomestici e una migliore jnteruzione alla domanda tra l'utente e l'azienda fornitrice di elettricità. Tuttavia, negli ultimi anni i problemi di invasione della privacy legati all'utilizzo di NILM hanno guadagnato popolarità. I dati misurati dagli smart meters potrebbero essere sfruttati dai fornitori di servizi pubblici e da terze parti malintenzionate, il che significa che i comportamenti e le routine quotidiane dei residenti potrebbero essere esposti senza l'approvazione da parte degli uttenti. Per mitigare questi problemi, sono state proposte numerose soluzioni comprese quelle che utilizzano sistemi di accumulo di energia residenziale, overo batterie. I sistemi di accumulo di energia vengono utilizzati per offuscare i profili elettrici visti dagli smart meters. Utilizzando un tale metodo, i residenti saranno in grado di ottenere un certo controllo sulla loro privacy. Nonostante l'efficacia dei sistemi di accumulo nell'affrontare i problemi di privacy di NILM, anche la valutazione dei costi della loro installazione è una parte importante da considerare. In questa tesi indago le strategie di protezione della privacy contro gli algoritmi NILM utilizzando sistemi di accumulo di energia residenziale. Per la disaggregazione dell'energia viene utilizzato un recente algoritmo NILM consolidato in letteratura. Vengono proposti metodi che utilizzano dispositivi di accumulo di energia, che hanno lo scopo di offuscare il consumo energetico originario dell'utente. Successivamente, viene fornita un'analisi quantitativa della quantità di sistema di storage richiesta, nonché un'analisi dell'accuratezza dell'algoritmo NILM dopo aver modificato il consumo energetico. I risultati finali mostrano il costo dei metodi studiati e il loro impatto sulle metriche della privacy, nonché il livello in cui le informazioni dell'utente potrebbero essere nascoste.