基于联邦学习的虚拟电厂数据交互方法、设备与介质

本公开的实施例公开了基于联邦学习的虚拟电厂数据交互方法、设备与介质。该方法的一具体实施方式包括：虚拟电厂终端集群中的每个虚拟电厂终端响应于接收到模型更新指令，执行以下步骤：根据目标电力运行信息，对本地电力边际价值预测模型进行训练；云端服务器响应于接收到各个加密模型权重信息，对上述各个解密模型权重信息进行融合处理，以生成融合模型权重信息，以及根据融合模型权重信息，对服务器本地的原始电力边际价值预测模型的模型权重进行更新。该实施方式，通过联邦学习聚合不同虚拟电厂之前的数据，进行分布式模型训练，在保证用户数据不可见的前提下实现数据共享，提升模型的鲁棒性，打破数据孤岛效应。