发明专利 已授权

一种面向智能电网数据保护的联邦学习方法

📄 申请号:CN202510349287.7 📄 发布日:2026/07/06

著录项目信息

申请日
2025-03-24
公开号
CN119862942A
公开日
2025-04-22
申请人
湖南工商大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能电网, 电力数据保护, 隐私计算, 能源互联网, 分布式机器学习

摘要

本发明提供了一种面向智能电网数据保护的联邦学习方法,中心服务器将初始化神经网络模型下发至多个智能电表;每个智能电表利用生成模型生成数据样本或本地用电数据进行训练,并将训练后的模型参数和评分指标上传至中心服务器通过聚合模型对训练后的模型参数和评分指标进行聚合检测,确定异常智能电表;中心服务器对除异常智能电表上传的模型参数以外的所有模型参数进行注意力动态聚合,得到全局模型,并判断全局模型是否满足预设训练终止条件;若是,则训练结束,将全局模型用于对用电量进行预测;否则,将全局模型作为初始化神经网络模型下发至多个智能电表,并返回执行步骤2;在提高智能电网数据隐私保护能力的同时提高联邦学习的效率。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119862942A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:67 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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