Meer inzicht in belasting voor netbeheer dankzij privacy by design
Slimme-meterdata inzetten zonder gevolgen voor de privacy van de gebruikers
Duurzame energie wordt vaak lokaal opgewekt. Dit maakt het voor het netbeheer een stuk ingewikkelder om overal de balans tussen energieverbruik en -opwekking te handhaven. Netbeheerders en andere partijen in de energiesector willen daarom meer inzicht in de belasting van hun netwerken. Stedin kijkt bijvoorbeeld naar mogelijkheden om data over energiegebruik en -opwekking te gebruiken voor het opstellen van belastingprofielen voor capaciteitsberekeningen en het voorspellen van congestie. Voor de netbeheerder is het monitoren van vermogens per gebruiker echter niet zomaar mogelijk. Deze gegevens zeggen veel over de gebruiker en zijn daarom beschermd door privacywetgeving. Technolution Spark en ICT-privacyspecialist Roseman Labs onderzoeken een methode voor Stedin om slimme-meterdata in te zetten zonder gevolgen voor de privacy van de gebruikers; privacy by design voor netbeheer.
Privacy by design: vermogensdata privacybeschermend aggregeren
Roseman Labs uit Breda is gespecialiseerd in Secure Multi-Party Computation (MPC). Deze methode maakt het mogelijk om data van meerdere slimme meters te aggregeren, waarbij de data van individuele meters onbekend blijven en het domein van de gebruiker niet verlaten. De netbeheerder kan de data van individuele huishoudens niet inzien, maar kan wel rekenen met de versleutelde data. Technolution Spark en Roseman Labs voeren voor Stedin een proof of concept uit om de toepasbaarheid en privacy-compliance van de MPC-methode aan te tonen.
Netbelasting visualiseren voor netbeheer
Voor de proof of concept hebben de partners de geaggregeerde netbelasting van 6 slimme meters gevisualiseerd op een dashboard in het Innovation Lab van Stedin. Technolution Spark rust de P1-poorten (de datapoort) van de slimme meters uit met een zogenaamde ‘Edge’-computer. De Edge-computers zijn allemaal verbonden met een centrale computer, de ‘concentrator’, met software van Roseman Labs, die de data van de meters aggregeert. Dankzij het MPC-algoritme van Roseman Labs blijven de data van de individuele meters hierbij onbekend; alleen de geaggregeerde data gaan naar het dashboard, dat draait in een cloudomgeving.
“Dit project laat zien hoe maatschappelijke uitdagingen, zoals het voorkomen van overbelasting van het net, aangepakt kunnen worden terwijl de privacy van gebruikers gegarandeerd is. Door inzet van privacytechnologie kunnen data gebruikt worden die met traditionele technieken niet toegankelijk zijn.”
Basis voor toekomstige aanpassingen
Het visualiseren van de lokale netbelasting is nog maar één van de mogelijke usecases voor de data van de slimme meters. Als deze proof of concept aantoont dat de privacy van gebruikers gegarandeerd blijft met de MPC-methode, zal MPC een belangrijke rol kunnen gaan spelen bij het beheer van de netwerkinfrastructuur.
