面向配电网的联邦学习线损计算系统及其方法

本发明涉及电力系统领域，特别是涉及面向配电网的联邦学习线损计算系统及其方法，包括：台区边缘学习系统采用改进的LSTM‑GCN混合网络建立模型，并结合隐私保护的联邦学习算法得到台区线损模型,本地数据中心将本地历史数据和实时数据汇聚，建立线损的特征工程并进行聚类分类,根据状态估计和拓扑辨识，基于台区线损模型得到各台区线损率,区块链系统在电网业务层与电网数据层之间建立共识、互信机制，保证全网数据采集的合法性与有效性，并提供共识交互、数据交换、状态信息交互与模型交互的功能支持,云服务中心接收台区边缘学习系统的计算信息和聚类中心，利用线损率特征工程和聚类分析与台区线损率数据综合分析，有效保护数据隐私。