华北电力大学;国网天津市电力公司孙英云获国家专利权
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龙图腾网获悉华北电力大学;国网天津市电力公司申请的专利一种基于改进群体学习的分布式可再生能源场景生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115617910B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211264825.5，技术领域涉及：G06F16/27；该发明授权一种基于改进群体学习的分布式可再生能源场景生成方法是由孙英云;李洪裕;王昊天;高毅;闫大威;迟福建;李娜;马伟刚设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进群体学习的分布式可再生能源场景生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种改进群体学习的分布式可再生能源场景生成方法，包括分布式账本平台，搭建交互梯度参数的群体学习网络；各可再生能源区域既作为区块链节点，又作为联邦学习的客户端，在本地保留原始历史数据不被传输，以实现数据隔离，并在本地利用这些数据进行神经网络训练；各可再生能源区域之间通过区块链网络交互神经网络第一层梯度参数，通过中心服务器交互除第一层外的梯度参数。本发明将群体学习引入场景生成，构建分布式可再生能源区域日前场景生成的模型。提出的改进群体学习方法，不仅可以打破各区域间的数据孤岛，相较于群体学习，还可以大幅缩短训练时间。
本发明授权一种基于改进群体学习的分布式可再生能源场景生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进群体学习的分布式可再生能源场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：设定参与改进群体学习建模的各可再生能源区域数量，设定梯度交换轮，设定各区域功率实测值的集合； 步骤2：将日前预测值与实测值进行处理并作为训练集； 步骤3：用步骤2的训练集，各区域在本地进行条件生成对抗网络CGAN训练，分别得到生成器与判别器第一层梯度、，其余层梯度、； 步骤4：各可再生能源区域的神经网络第一层梯度、上传至分布式账本平台，其余层参数、上传至中心服务器；分别计算、、、，整合第一层梯度与其余层梯度，将所得结果形成完整的新一轮初始梯度； 步骤5：重复步骤3、4至设定的梯度交换轮数； 步骤6：提取CGAN生成器模型参数，向生成器输入预测值与q个符合标准正态分布的噪声，输出得到日前场景集。
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