基于密文特征的电力物联网异常检测与预警方法及系统

本发明公开了一种基于密文特征的电力物联网异常检测与预警方法及系统，本发明对电力设备终端进行数据采集与预处理，并进行密文特征提取与加密，得到密文特征；利用密文特征在本地训练液态神经网络模型，计算模型梯度；对模型梯度进行裁剪并加入高斯噪声以满足差分隐私要求，对处理后的模型梯度进行同态加密，生成加密模型梯度更新参数并上传至中央服务器，同态聚合生成全局模型梯度更新参数；将更新后的全局模型下发至各电力设备终端；利用更新后的全局模型进行实时数据进行异常检测，并结合统计方法生成动态阈值，进而划分预警等级。本发明通过自适应联邦学习机制和动态阈值，能够根据实际运行状况进行调整，具有高度的自适应性。