一种基于隐私增强的智能电网联邦学习窃电检测方法

本发明涉及窃电检测技术领域，具体涉及一种基于隐私增强的智能电网联邦学习窃电检测方法，包括：步骤S1：采集用户能耗数据构建本地训练数据集；步骤S2：将本地训练数据集分批次输入训练模型提取时序特征和空间特征；步骤S3：确定输出结果，更新训练模型的权重和偏置；步骤S4：将训练完成后的权重和偏置输入隐私保护器确定加密向量，经数据中心得到聚合向量；步骤S5：通过聚合向量得到解密向量，确定窃电检测模型，判断是否达到最大迭代次数，若否，重复执行步骤S2~S4；若是，执行下一步骤；步骤S6：若预测结果大于筛选阈值，说明对应分析的用户为窃电用户，并将窃电用户的信息传输至数据中心。