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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种用于DER发电和负荷预测的集群联邦学习方法及系统，参与实体包括部署于配电系统运营商的服务器，部署于负荷集成商的簇头节点，和部署于分布式能源客户端的客户端；首先采用隐私保护的分布式聚类方法将分布式能源客户端划分为不同的集群，然后使用集群联邦学习方法在每个集群内部训练一个集群特定的全局模型。本发明基于联邦学习对分布式能源客户端的能源数据进行分布式的机器学习建模，其在数据非独立同分布的情况下提高了模型准确性，并对恶意的客户端具有鲁棒性，同时保护了分布式能源客户端的数据隐私。
主权项：1.一种用于DER发电和负荷预测的集群联邦学习方法，其特征在于：参与实体包括部署于配电系统运营商的服务器，部署于负荷集成商的簇头节点，和部署于分布式能源客户端的客户端；首先采用隐私保护的分布式聚类方法将分布式能源客户端划分为不同的集群，然后使用集群联邦学习方法在每个集群内部训练一个集群特定的全局模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 用于DER发电和负荷预测的集群联邦学习方法及系统
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