V2G网络作为智能电网的重要组成,在提供有价值的辅助服务方面显示出巨大潜力。越来越多的电动汽车加入到V2G网络,在充电或放电之后会产生大量个人数据。这些数据可以为企业或社会提供有利的信息,但是当这些数据被恶意用户获得,其可以从中获得大量私人信息造成用户隐私泄露。为了保护V2G网络数据安全,论文重点研究在差分隐私下进行V2G网络数据发布方法。首先提出—种自适应差分隐私数据发布方法,对于多维数据能够学习数据流的时间相关性和空间相关性。随后提出了一种分布式w-事件级差分隐私数据发布方法,实现了在不可信中心服务器下进行数据动态发布。具体的工作如下:（1）分析了 V2G网络数据动态发布的场景,并针对用户的电动汽车充放电数据研究了可能存在的隐私泄露风险。分析并概括了当前主流的数据发布的技术,为在V2G网络下进行数据动态发布提供了技术支撑。（2）针对V2G网络中大量的充放电数据,提出了一种基于差分隐私的自适应数据发布方法,算法基于w-事件级差分隐私通过基于偏函数自适应采样策略对数据进行采样,能够根据数据流的动态变化趋势来添加噪声,之后经过滑动窗口分配隐私预算和哈希算法分组保证了发布的数据满足w-事件级差分隐私又节省了隐私预算。（3）针对不可信服务器的情况,进一步提出了分布式w-事件级差分隐私数据发布方法,通过在多个代理上进行数据预测使中心服务器访问数据预测值代替原始值,为让数据预测适用于代理,提出一种基于代理的聚类算法,之后在中心服务器上对数据采样和分配隐私预算,最后在本地根据分组结果和权重添加噪声。该方法即保证数据隐私又节省了隐私预算。（4）基于上述算法,构建了一个基于差分隐私的数据发布隐私保护系统,并对系统完成了功能测试。用户可以注册登录系统,在系统中上传数据并调用上述的两种算法进行数据发布,为用户提供一个基于差分隐私的数据共享发布平台。