基于横向联邦学习的多虚拟电厂协同调度方法

本发明提供的一种基于横向联邦学习的多虚拟电厂协同调度方法，以多虚拟电厂的总成本为目标，通过DQN算法对各虚拟电厂的动作状态进行预测处理，在处理过程中将DQN算法的损失函数梯度上传并由调度中心进行聚合优化处理后再下发，从而能够有效保证DQN算法自身参数更新的准确性，从而保证最终输出结果的准确性，并且在数据传输过程中加入安全掩码，从而保证数据的安全性，并且，整个方法相对于现有技术更加简洁，效率更高。