国网湖北省电力有限公司信息通信公司与武汉大学申请基于联邦学习的分布式能源发电功率预测专利，能保证全局模型预测效果的同时兼顾不同小区的数据隐私安全

金融界2025年5月10日消息，国家知识产权局信息显示，国网湖北省电力有限公司信息通信公司与武汉大学申请一项名为“一种基于联邦学习的分布式能源发电功率预测方法及系统”的专利，公开号CN119944620A，申请日期为2024年12月。

专利摘要显示，一种基于联邦学习的分布式能源发电功率预测方法及系统，该方法基于联邦学习框架，部署分布式能源网络中各分布式能源节点的发电功率预测全局模型，以及各节点小区内对应的发电功率预测局部模型，初始化全局模型参数和局部模型参数；进行第一轮迭代，根据分布式能源节点的历史数据更新局部模型参数；对更新后的局部模型参数进行聚合，根据聚合结果更新全局模型参数；判断全局模型参数是否收敛，若不收敛，则进行下一轮迭代，若收敛，则利用此时的发电功率预测全局模型，对未来一定时间内分布式能源节点的发电功率进行预测。本发明分别部署了发电功率预测全局模型和局部模型，有针对性地聚合不同隐私级别数据小区的局部模型参数，在保证全局模型预测效果的同时兼顾不同小区的数据隐私安全。

本文源自金融界