基于联邦学习的有源台区电力设备调控方法及电力系统

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基于联邦学习的有源台区电力设备调控方法及电力系统
申请号:CN202411666944
申请日期:2024-11-21
公开号:CN119154520B
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于联邦学习的有源台区电力设备调控方法及电力系统,涉及电力工程领域、人工智能领域和联邦学习领域。该方法包括:智能体端对智能体端模型执行第一阶段训练操作,得到第一智能体端模型参数;服务端对多个智能体端各自的第一智能体端模型参数进行参数聚合,得到全局模型参数;多个智能体端对全局智能体模型执行第二阶段训练操作,得到智能体端的第二智能体端模型参数;服务端对多个智能体端各自的第二智能体端模型参数进行聚类,得到多个中心模型参数;智能体端从多个中心模型参数中确定目标智能体端模型参数;智能体端利用基于目标智能体端模型参数确定的目标智能体端模型,调控与智能体端相关的电力设备执行电力设备动作。
技术关键词
台区电力设备 智能体模型 参数 调控方法 服务端 电网系统 同态加密算法 样本 热储能设备 聚类算法 新能源设备 阶段 电力系统 网络 燃气锅炉 电储能 燃气轮机 燃料电池