公开(公告)号：CN116706888A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310661574.2

申请日：2023-06-05

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 李姚根 ,  胡凯 ,  龚晟 ,  邓莹 ,  吴佳胜 ,  陆美霞

IPC: H02J3/00 ,  H02J13/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0985

Abstract: 本申请涉及一种基于联邦学习的智能电网负荷预测方法。该方法包括：将电力数据集进行分类，分成训练集、测试集和验证集，各客户端采用训练集构建自身的基于LSTM网络的电网负荷预测模型，获得初步网络参数上传至服务器端进行联合训练，服务器端根据初步网络参数，基于MMD的模型迁移方法对基于LSTM网络的电网负荷预测全局模型进行联合训练，再使用测试集和验证集进行测试验证，获得最终网络参数，并将最终网络参数返回给各客户端更新为最终网络参数，获得各客户端的基于LSTM网络的电网负荷预测全局模型进行电力负荷预测，以确定平均绝对误差，由此，处理的数据量会大大减少，可以解决数据上传的延迟且数据量较大的问题，提高了电力的负荷预测的处理效率。