发明专利已授权

基于联邦学习的跨区域光伏发电功率预测方法

📄 申请号：CN202510464486.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2025-04-14

公开号

CN120372682B

公开日

2026-05-15

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_62

IPC 分类号

G06F21_62 , G06Q10_04 , G06Q50_06 , H02J3_00 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_098 , H02J101_24 , H02J103_30 , H02J103_50 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习光伏发电功率预测人工智能算法

应用场景

光伏发电, 新能源功率预测, 智能电网, 能源管理, 电力调度

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摘要

本发明公开了基于联邦学习的跨区域光伏发电功率预测方法，属于光伏发电预测技术领域，所述预测方法包括以下步骤：每个参与光伏发电功率预测的区域对应一个参与者，并且部署一台服务器用于跨区域参数聚合；服务器向各参与者分发初始化光伏预测全局模型；参与者使用本地数据来优化本地模型参数；参与者的光伏预测模型在本地进行掩码聚合；参与者优化光伏预测中的可学习掩码参与者将光伏模型参数发送给服务器，服务器检测异常模型后计算剩余模型的参数平均值作为新全局模型；重复，直到收敛或者循环到指定次数。本发明能够达成跨区域光伏数据隐私保护、发电预测精准性提升以及计算量有效控制三大核心目标。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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