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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佛山供电局

摘要：本申请提供了一种基于联邦学习的电力节约方法和电力节约装置，该方法包括：建筑物获取对应的本地元数据并根据本地元数据选取满足资格校验条件的建筑物作为参与者；建筑物中所有的参与者向参数服务器发送联邦学习开始信号和本地元数据，以使参数服务器根据本地元数据进行聚类处理并向所有的参与者发送训练开始信号以及对应的全局模型；建筑物中所有的参与者使用对应的本地训练数据对接收的全局模型进行联邦学习训练得到对应的本地更新数据，并将本地更新数据发送至参数服务器；建筑物中所有的参与者根据更新后的全局模型进行电力消耗分析，得到电力消耗优化决策。本申请解决了现有技术中建筑物内各个耗能设备节能效益低下的问题。

主权项：1.一种基于联邦学习的电力节约方法，其特征在于，所述方法包括：建筑物获取对应的本地元数据并根据所述本地元数据选取满足资格校验条件的所述建筑物作为参与者，所述本地元数据包括所述建筑物的属性数据和传感器数据，所述属性数据至少包括所述建筑物的楼层数、使用面积、实际用途、位置坐标和中央空调系统安装时间，所述传感器数据为所述建筑物内部的多个特定传感器的检测数据，所述资格校验条件用于检验所述建筑物是否能够参与训练过程，所述参与者至少包括一个所述建筑物；所述建筑物中所有的所述参与者向参数服务器发送联邦学习开始信号和所述本地元数据，以使所述参数服务器根据所述本地元数据进行聚类处理并向所有的所述参与者发送训练开始信号以及对应的全局模型，所述全局模型根据所述聚类处理的结果分为多种模型，不同的所述参与者仅接收相对应的一个所述全局模型；所述建筑物中所有的所述参与者使用对应的本地训练数据对接收的所述全局模型进行联邦学习训练得到对应的本地更新数据，并将所述本地更新数据发送至所述参数服务器，以使所述参数服务器根据所述本地更新数据对相应的所述全局模型进行更新并将更新后的所述全局模型下发至对应的所述参与者，所述本地训练数据包括所述本地元数据和时间序列数据，所述时间序列数据为所述特定传感器根据检测时间形成的序列数据，所述本地更新数据为对所述全局模型训练结束后所述全局模型所更新的内容；所述建筑物中所有的所述参与者根据更新后的所述全局模型进行电力消耗分析，得到电力消耗优化决策，以根据所述电力消耗优化决策实现电力节约。

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权利要求：

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