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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司信息通信公司申请的专利一种基于NR-U的电力互联网联邦学习高效接入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：CN116347646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211596430.5，技术领域涉及：H04W74/0816；该发明授权一种基于NR-U的电力互联网联邦学习高效接入方法是由罗弦;廖荣涛;代荡荡;杨荣浩;李想;姚渭箐;董亮;刘芬;张岱;郭岳;王逸兮;李磊;孟浩华;王敬靖;胡欢君;袁翔宇;王博涛设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NR-U的电力互联网联邦学习高效接入方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于NR‑U的电力互联网联邦学习高效接入方法，包括利用点协调函数PCF，提出WiFi和NR‑U友好共存机制；根据所提WiFi和NR‑U友好共存机制，建立运行在NR‑U的联邦学习系统模型，所述系统模型包括一个中心服务器和K个电力物联网终端，中心服务器与电力终端之间在无竞争周期CFP内进行模型训练，并通过NR‑U完成相互通信；根据所建立的系统模型，设计一种联合电力设备选择和带宽分配优化方法，在保证WiFi网络和NU‑R网络性能要求下，实现大规模电力设备接入下的高效模型训练和低延时通信。提高大规模电力互联网设备接入能力，满足电力互联网智能化业务需求，在确保NR‑U和WiFi网络性能下，实现中心服务器与终端电力互联网设备的低延时通信和高效训练。

本发明授权一种基于NR-U的电力互联网联邦学习高效接入方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NR-U的电力互联网联邦学习高效接入方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：利用点协调函数PCF，提出WiFi和NR-U友好共存机制，点协调函数PCF中每个周期性访问间隔由一个beacon、一个无竞争周期CFP和一个竞争周期CP组成，NR-U传输工作在无竞争周期CFP，用以完成联邦学习训练，而竞争周期CP使用传统的带冲突避免的载波侦听多址机制提供正常的WiFi用户传输； 步骤2：根据步骤1所提WiFi和NR-U友好共存机制，建立运行在NR-U的联邦学习系统模型，所述系统模型包括一个中心服务器和K个电力物联网终端，中心服务器与电力终端之间在无竞争周期CFP内进行模型训练，并通过NR-U完成相互通信； 步骤3：根据步骤2所建立的系统模型，设计一种联合电力设备选择和带宽分配优化方法，在保证WiFi网络和NU-R网络性能要求下，实现大规模电力设备接入下的高效模型训练和低延时通信； 所述建立运行在NR-U的联邦学习系统模型具体如下： 构建联邦学习中神经网络的损失函数模型，并使用随机梯度下降方法训练终端设备的数据，从而实现网络模型的优化； 构建所提联邦学习的模型训练过程，终端设备训练需要经过多轮模型更新，每一轮训练都需经过相应随机梯度下降进行模型的权重更新训练，经过一定数量的多轮训练过程之后，最终将得到优化后的训练权重模型； 建立无线传输模型，在上行链路中，被选择的设备将本地模型通过正交频分多址技术传输到中心服务器中，在下行链路中，中心服务器将占用所有的可用带宽，向所选设备广播聚合更新后的模型。

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