公开(公告)号：CN116383666B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202310585263.2

申请日：2023-05-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 艾逸明 ,  胡春强 ,  陈禹硕 ,  张苏鹏 ,  夏晓峰 ,  蔡斌

IPC: G06F18/214 ,  G06F21/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明提供了一种电力数据预测方法、装置及电子设备。电力数据预测方法包括：获取电力数据时间序列作为明文序列；基于全同态加密算法对明文序列进行加密获得密文序列；将密文序列输入训练好的预测模型输出下一时间步长的密文预测结果；预测模型包括依次连接的特征加权单元、线性层、卷积层、预测全连接层和输出层，特征加权单元基于注意力权重矩阵对密文序列中各维特征进行加权处理；对密文预测结果进行解密获得下一时间步长的明文预测结果。实现了密文预测，确保电力数据的隐私性和安全性；预测模型的卷积层仅执行一次密文乘法，提高了密文计算速度和可用性；特征加权单元使预测模型更倾向于权重高的特征，以便得到更准确的预测结果。

公开(公告)号：CN116383666A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310585263.2

申请日：2023-05-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 艾逸明 ,  胡春强 ,  陈禹硕 ,  张苏鹏 ,  夏晓峰 ,  蔡斌

IPC: G06F18/214 ,  G06F21/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明提供了一种电力数据预测方法、装置及电子设备。电力数据预测方法包括：获取电力数据时间序列作为明文序列；基于全同态加密算法对明文序列进行加密获得密文序列；将密文序列输入训练好的预测模型输出下一时间步长的密文预测结果；预测模型包括依次连接的特征加权单元、线性层、卷积层、预测全连接层和输出层，特征加权单元基于注意力权重矩阵对密文序列中各维特征进行加权处理；对密文预测结果进行解密获得下一时间步长的明文预测结果。实现了密文预测，确保电力数据的隐私性和安全性；预测模型的卷积层仅执行一次密文乘法，提高了密文计算速度和可用性；特征加权单元使预测模型更倾向于权重高的特征，以便得到更准确的预测结果。