一种基于同态加密的用电负荷预测方法、系统及介质

本发明公开了一种基于同态加密的用电负荷预测方法、系统及介质，该方法包括：发送端创建公钥及私钥，将自己的历史用电数据根据公钥进行加密，并将加密数据发送给电力负荷预测服务器端；电力负荷预测服务器端接收加密数据，并获取与历史用电数据相同时刻对应的天气数据，对构建的网络模型进行训练；训练完成后，电力负荷预测服务器端接收待预测终端发送的加密数据，并同时获取相对应的天气预报数据，作为网络模型的输入；输出加密预测结果，发送给对应的终端；终端根据自身的私钥进行解密，获得最终的电力负荷预测值。本发明通过创新性地将同态加密与自适应混合神经网络相结合，不仅有效解决了数据隐私问题，而且提高了电力负荷预测的效率和精度。