发明专利已授权

一种智能电网双重采样优化的差分隐私联邦学习方法

📄 申请号：CN202410310915.6 📄 发布日：2026/08/26

著录项目信息

申请日

2024-03-19

公开号

CN117933427B

公开日

2024-05-28

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N20_00

IPC 分类号

G06N20_00 , G06F21_62 , G06Q50_06 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习差分隐私智能电网

应用场景

智能电网, 电力负荷预测, 能源数据隐私保护, 分布式能源管理, 电力量测数据分析

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摘要

本发明公开了一种智能电网双重采样优化的差分隐私联邦学习方法，包括：S1.中央控制服务器初始化联邦学习全局模型参数以及每轮迭代选取的MEC服务器数量；S2.对MEC服务器预采样，选择MEC服务器用于本地训练，获得局部模型参数；S3.收集预采样MEC服务器的局部模型参数，生成二次采样权重；S4.在预采样的MEC服务器中，中央控制服务器二次采样，选择MEC服务器的本地局部参数，生成本轮迭代的全局参数；S5.若迭代次数达到阈值，广播全局模型参数，否则重复步骤S2‑S4，进行下一轮迭代。

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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