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申请/专利权人：国家电网有限公司;国网重庆市电力公司信息通信分公司
摘要：本发明提供的一种基于横向联邦学习的多虚拟电厂协同调度方法，以多虚拟电厂的总成本为目标，通过DQN算法对各虚拟电厂的动作状态进行预测处理，在处理过程中将DQN算法的损失函数梯度上传并由调度中心进行聚合优化处理后再下发，从而能够有效保证DQN算法自身参数更新的准确性，从而保证最终输出结果的准确性，并且在数据传输过程中加入安全掩码，从而保证数据的安全性，并且，整个方法相对于现有技术更加简洁，效率更高。
主权项：1.一种基于横向联邦学习的多虚拟电厂协同调度方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.建立每个虚拟电厂的DQN优化调度模型，并确定DQN优化调度模型的状态空间和动作空间；S2.对DQN优化调度模型进行训练，并计算损失DQN优化调度模型的损失函数梯度；S3.将损失函数梯度加入安全掩码然后上传至调度中心，调度中心对加入安全掩码的梯度参数进行聚合优化处理，并得到更新后的平均梯度，调度中心将平均梯度广播至各虚拟电厂；S4.虚拟电厂接收到平均梯度后进行解密并去除安全掩码，然后虚拟电厂基于平均梯度继续对DQN优化调度模型进行训练，直至DQN优化调度模型达到收敛条件；S5.构建多虚拟电厂的电力系统优化调度成本模型，并计算电力系统优化调度成本模型是否达到最小值，如是，则DQN优化调度模型达到收敛条件；S6.以训练完成后的DQN优化调度模型并基于当前虚拟电厂的状态信息预测虚拟电厂未来设定时段的动作信息，并基于预测的动作信息控制虚拟电厂工作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家电网有限公司 国网重庆市电力公司信息通信分公司 基于横向联邦学习的多虚拟电厂协同调度方法
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