一种基于联邦学习的火力发电厂安全监测方法

本发明基于联邦学习算法、空洞卷积和LSTM网络，提出一种基于联邦学习的火力发电厂安全监测方法，用于解决不同类型的火力发电厂安全监测参数不共享、参数非结构化等问题。本发明包括以下步骤：S1：对火力发电厂安全监测数据进行预处理；S2：对步骤S1预处理之后的数据进行特征提取，基于空洞卷积和双向长短期记忆网络，建立联邦学习本地模型；S3：服务器端采用步骤S2建立的联邦学习本地模型实现联合训练，通过训练后的联邦学习本地模型进行火力发电厂安全监测。