一种电力监控系统大模型生成方法及系统

本申请提出一种电力监控系统大模型生成方法及系统，适用于电网总部与分节点间的联邦学习。该方法包括：电网分节点获取高维异构数据，用t‑SNE降维得低维特征；电网总部分发随机种子，分节点初始化本地分数；总部初始化全局模型参数，生成全局排名并广播；分节点结合低维特征和全局排名，用边弹出算法计算本地排名，上传投票数；总部统计投票，更新全局排名，生成平均损失最小的电力监控模型。该方法结合t‑SNE降维和排名联邦学习，有效解决了电网数据异构性高、通信开销大等问题。