Los datos de la infraestructura de medición avanzada (AMI) de los contadores inteligentes de electricidad y gas permiten obtener información valiosa para las empresas de servicios públicos y los consumidores, pero también plantean importantes problemas de privacidad. En California, las decisiones reglamentarias (D.11-07-056 y D.11-08-045 de la CPUC) exigen una protección estricta de la privacidad de los datos sobre el consumo de energía de los clientes, guiándose por los principios de prácticas justas de información (FiPP). Exploramos exhaustivamente soluciones basadas en la anonimización de datos, el aprendizaje automático que preserva la privacidad (privacidad diferencial y aprendizaje federado), la generación de datos sintéticos y las técnicas criptográficas (computación multipartita segura, cifrado homomórfico). Esto permite realizar análisis avanzados, incluidos los modelos de aprendizaje automático y los análisis estadísticos y econométricos de los datos sobre el consumo de energía, sin comprometer la privacidad individual.
Evaluamos los fundamentos teóricos, la eficacia y las ventajas y desventajas de cada técnica en el contexto del análisis de datos de servicios públicos, y proponemos una arquitectura integrada que combina estos métodos para satisfacer las necesidades del mundo real. La arquitectura híbrida propuesta está diseñada para garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad y los FIPP de California y, al mismo tiempo, permitir análisis útiles, desde la previsión y la información personalizada hasta la investigación académica y la econometría, al tiempo que protege estrictamente la privacidad individual. Se proporcionan definiciones y derivaciones matemáticas cuando procede para demostrar rigurosamente las garantías de privacidad y las implicaciones en materia de utilidad. Incluimos evaluaciones comparativas de las técnicas, un diagrama de arquitectura y diagramas de flujo para ilustrar cómo funcionan juntas en la práctica. El resultado es un modelo para que los científicos e ingenieros de datos de las empresas de servicios públicos implementen la privacidad desde el diseño en el manejo de datos de la AMI, lo que respalda tanto la innovación basada en los datos como el estricto cumplimiento de las normativas.
