公开(公告)号：CN116720574A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310741400.7

申请日：2023-06-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 喻洁 ,  鄢鹏阳 ,  钱长钰 ,  潘祎 ,  潘家伟

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0442 ,  G06N5/04 ,  G06N7/01 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明提供一种面向区域分布式发电预测的联邦学习方法及系统，涉及电力预测领域。该面向区域分布式发电预测的联邦学习方法，数据划分步骤，基于划分的数据需求节点和数据供给节点，构建联邦学习初始化模型节点，所述数据需求节点和数据供给节点基于构建的各分布式发电节点历史数据集中按需求数据或供给数据进行划分；成本计算步骤，计算数据供给节点的数据训练成本，判断数据供给节点是否参与数据交互参数训练步骤，将参与数据交互的数据供给节点的梯度参数上传并进行训练，将训练后的梯度参数上传至本地梯度需求节点。解决了如何实现分布式发电历史数据集的安全和高效交易并且提高各个数据用户提供真实数据的积极性的问题。