一种基于联邦学习的分布式能源发电功率预测方法及系统

一种基于联邦学习的分布式能源发电功率预测方法及系统，该方法基于联邦学习框架，部署分布式能源网络中各分布式能源节点的发电功率预测全局模型，以及各节点小区内对应的发电功率预测局部模型，初始化全局模型参数和局部模型参数；进行第一轮迭代，根据分布式能源节点的历史数据更新局部模型参数；对更新后的局部模型参数进行聚合，根据聚合结果更新全局模型参数；判断全局模型参数是否收敛，若不收敛，则进行下一轮迭代，若收敛，则利用此时的发电功率预测全局模型，对未来一定时间内分布式能源节点的发电功率进行预测。本发明分别部署了发电功率预测全局模型和局部模型，有针对性地聚合不同隐私级别数据小区的局部模型参数，在保证全局模型预测效果的同时兼顾不同小区的数据隐私安全。