[发明专利]基于横向联邦学习的智能风电场风况预测方法在审
| 申请号： | 202210184031.1 | 申请日： | 2022-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN114564731A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 王鹏飞;魏宗正;车超;赵祎安;张强 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N20/20 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 隋秀文 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于横向联邦学习的智能风电场风况预测方法，属于深度学习技术领域。本发明在能够解决结合多风电场预测过程中所涉及的数据安全问题的同时，能够取得更为优异的训练效果，在训练过程能够充分利用过去的经验；本发明在即使参与者可靠性较低情况下，准确率仍能够保证；并且本发明提供的基于AutoEncoder的数据降维方法能够减少数据计算量，大幅提高运行速度。本发明在部署上相对简单，只需各个风电场将数据暴露在特定端口，模型能即拿即用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 横向 联邦 学习 智能 电场 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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