一种面向数字孪生驱动的智能电网的自适应联邦学习方法

一种面向数字孪生驱动的智能电网的自适应联邦学习方法，属于智能电网领域，包括：构建智能电网系统，智能电网系统中引入一个两层隐私计算架构，由电力设备层和数字孪生层组成；设计智能电网系统的通用数字孪生方案；区块链异步联邦学习工作流程；智能电网系统中过时本地模型问题定义、自适应聚合因子的设计以及委员会领导者选举：度量Station对训练任务的贡献度，并根据获得的贡献度利用权重随机选举算法选举委员会领导者。本发明通过将数字孪生技术、联邦学习和区块链技术相结合，提高了智能电网系统的实时性、响应能力、学习效率、准确性、安全性和可靠性，为智能电网系统的故障分析、运行决策等方面提供了全新的解决方案。