基于联邦学习的电网系统控制方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品

本申请涉及一种基于联邦学习的电网系统控制方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品，应用于大数据技术领域，方法包括：获取电性数据、运行环境信息以及联邦学习模型，联邦学习模型由电网系统中多个电网子节点联合训练得到，联邦学习模型用于输出谐波补偿数据；若联邦学习模型对应的训练环境信息与电网系统的运行环境信息不匹配，则根据电性数据与联邦学习模型的训练样本之间的差异，对联邦学习模型针对电性数据的预测偏差进行评估，得到预测偏差信息；根据联邦学习模型、电性数据和预测偏差信息，预测电网系统的谐波补偿数据，并根据谐波补偿数据，对电网系统进行控制。采用本方法能够提高基于联邦学习的电网系统控制准确性。