[发明专利]一种基于联邦学习的可再生能源日前场景生成方法在审
| 申请号： | 202110559758.9 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113515890A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 孙英云;李洪裕;董骁翀;张姝;李烨;蒲天骄 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学;中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/06 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 李鹏 |
| 地址： | 102206*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的可再生能源日前场景生成方法，包括以下步骤：定义并设置训练参数；进行梯度下降策略进行本地模型训练；数据所有者产生符合高斯分布的noise，扰动本地模型；获取各数据所有者上传的生成器、判别器权重参数，计算本轮生成器和判别器更新的权重；将新的模型参数广播给各数据所有者；利用新的梯度在本地执行CWGAN训练任务，得到结果上传至中心服务器；重复至训练结束。本发明优点是：1、较好地构建可再生能源日前场景生成的模型，CWGAN有效学习到出力特征和日前出力不确定性。2、利用黑盒模型具有广泛适用性。3、保护各数据所有者数据隐私安全。4、当某客户端数据出现严重缺失情况时，可以对该可再生能源端进行有效建模。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 可再生能源 日前 场景 生成 方法 | ||
【主权项】：
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