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摘要：本发明提出一种基于社会意识分析联邦学习的短期住宅负荷预测方法，属于联邦学习领域。包括：构建本地SGTSMixer模型，将智能电表历史负荷数据和地区不同家庭社会人口特征输入SGTSMixer模型，输出预测的负荷数据，并得到本地社会意识分析结果；聚合全局模型，将所有地区的本地模型参数和社会意识分析结果发送至中央服务器进行聚合，生成具有代表性的各地区全局个性化模型；更新本地模型，构建统一的损失函数，使各地区的本地模型和中央服务器的全局个性化模型对齐，根据损失函数值更新各地区本地模型，迭代计算新的本地模型和全局个性化模型。本发明在保护地区数据隐私的同时，解决不同地区的家庭社会人口特征呈现出不同分布的问题，各地区还能协同改进模型。
主权项：1.一种基于社会意识分析联邦学习的短期住宅负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：构建本地SGTSMixer模型，将智能电表历史负荷数据和本地区不同家庭社会人口特征作为输入数据输入SGTSMixer模型，输出预测的负荷数据，并得到本地社会意识分析结果；步骤S2：聚合全局模型，将所有地区的本地模型参数和社会意识分析结果发送至中央服务器进行聚合，生成具有代表性的各地区全局个性化模型；步骤S3：更新本地模型，构建统一的损失函数，使各地区的本地模型和中央服务器的各地区全局个性化模型对齐，根据损失函数值更新各地区本地模型，迭代计算各地区新的本地模型参数和各地区的全局个性化模型。
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百度查询： 电子科技大学 一种基于社会意识分析联邦学习的短期住宅负荷预测方法
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