基于同态加密的企业电力负荷分布式联邦预测方法

本发明公开了一种基于同态加密的企业电力负荷分布式联邦预测方法，包括以下步骤：步骤1、服务器将负荷预测模型下发给各个客户端；步骤2、客户端利用本地的数据集数据训练负荷预测模型，得到权重参数后加密为同态加密数据发送给服务器；步骤3、服务器对客户端发来的同态加密数据解密得到权重参数，然后聚合各个客户端的权重参数得到全局模型权重后，加密为同态加密数据下发给各个客户端；步骤4、每个客户端对同态加密数据进行解密后，将全局模型权重加载至本地的负荷预测模型，用于负荷预测。本发明不仅能够实现企业电力负荷的精准预测，还通过数据交互过程中的同态加密兼顾了隐私性保护要求。