[发明专利]基于联邦集成学习的电量需求预测方法和系统有效
| 申请号： | 202110444330.X | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113139341B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 林培斌;戚远航;刘毅 | 申请（专利权）人： | 广东安恒电力科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q30/0202;G06Q50/06;G06N20/00;G06F113/04 |
| 代理公司： | 广州国鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 44511 | 代理人： | 葛红 |
| 地址： | 510700 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于联邦集成学习的电量需求预测方法和系统，方法包括以下步骤：包括以下步骤：总电站从所有参与训练的子电站中随机抽取部分子电站参加本轮训练，并将预训练的全局模型发送给相应的子电站；每个子电站收到全局模型，并对自身的本地模型进行初始化，并且子电站使用自身的本地数据集进行本地训练；子电站在进行本地训练之后将自身的本地模型上传给总电站，总电站对收到的本地模型执行聚合操作，得到新的全局模型；循环执行以上步骤，直至全局模型达到收敛，当前每个子电站的本地模型为电量需求预测模型，子电站采用对应的电量需求预测模型执行电量需求预测任务。根据本发明实施例的方法，能够实现对于子电站的电量需求的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 集成 学习 电量 需求预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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