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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局

摘要：本发明公开了一种配电网的负荷预测方法及装置、计算机程序产品。其中，该方法包括：获取配电网当前的电力数据；基于电力数据利用差分隐私算法按照模型权重对配电网中的原始负荷预测模型进行模型训练，得到中间负荷预测模型；利用目标模型权重对模型权重进行更新；若判断出中间负荷预测模型不满足收敛条件，则将中间负荷预测模型更新为新的原始负荷预测模型；重复执行以上步骤，直至中间负荷预测模型满足收敛条件时，得到目标负荷预测模型；基于电力数据利用目标负荷预测模型对配电网在故障自愈后所需的负荷进行预测。本发明解决了相关技术中如何在充分保护用户数据隐私的同时，精准高效地对智能电力数据负荷进行预测的技术问题。

主权项：1.一种配电网的负荷预测方法，其特征在于，包括：第一获取步骤，获取配电网当前的电力数据；第二获取步骤，基于所述电力数据利用差分隐私算法按照模型权重对所述配电网中的原始负荷预测模型进行模型训练，得到中间负荷预测模型，其中，所述模型权重由中心服务器通过随机函数生成，所述原始负荷预测模型为所述配电网中当前使用的预测模型，所述中心服务器与所述配电网之间进行数据交互；第一更新步骤，利用目标模型权重对所述模型权重进行更新，其中，所述目标模型权重是所述中心服务器对所述中间负荷预测模型的模型参数进行聚合后重新生成的模型权重；判断步骤，判断所述中间负荷预测模型是否满足收敛条件，其中，所述收敛条件为判断所述中间负荷预测模型是否训练完成的条件；第二更新步骤，在所述中间负荷预测模型不满足所述收敛条件时，将所述中间负荷预测模型更新为新的所述原始负荷预测模型；重复执行所述第一获取步骤、所述第二获取步骤、所述第一更新步骤、所述判断步骤及所述第二更新步骤，直至所述中间负荷预测模型满足所述收敛条件时，得到目标负荷预测模型，其中，所述原始负荷预测模型、所述中间负荷预测模型及所述目标负荷预测模型均用于对所述配电网在故障自愈后所需的负荷进行预测；基于所述电力数据利用所述目标负荷预测模型对所述配电网在故障自愈后所需的负荷进行预测。

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