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摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的电网负荷预测方法、装置和设备，有效的解决了电网负荷预测方法存在的数据隐私保护缺陷和数据集中处理而产生的易丢失的问题。本发明所述方法包括：获取电网初始负荷数据，并将电网初始负荷数据进行预处理，得到电网负荷数据；将所述电网负荷数据输出至电网负荷预测模型中；所述电网负荷预测模型是所述中心服务器通过联邦学习网络处理多个参与方处理的本地电网负荷数据建立的；所述多个参与方通过长短期记忆网络处理本地电网负荷数据；所述电网负荷预测模型处理接收的所述电网负荷数据，得到预测结果，以基于预测结果对预设时间段内的电力进行调配，并保证了预测结果的准确性。
主权项：1.一种基于联邦学习的电网负荷预测方法，其特征在于，适用于电网，所述电网包括多个参与方和中心服务器，所述方法包括：获取电网初始负荷数据，并将电网初始负荷数据进行预处理，得到电网负荷数据；将所述电网负荷数据输出至电网负荷预测模型中；所述电网负荷预测模型是所述中心服务器通过联邦学习网络处理多个参与方处理的本地电网负荷数据建立的；所述多个参与方通过长短期记忆网络处理本地电网负荷数据；所述电网负荷预测模型处理接收的所述电网负荷数据，得到预测结果，以基于预测结果对预设时间段内的电力进行调配。
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百度查询： 国网河南省电力公司信息通信分公司 郑州大学 一种基于联邦学习的电网负荷预测方法、装置和设备
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