【技术实现步骤摘要】
电能量数据的联邦学习可靠性评估方法和装置
本申请涉及电力计量
，特别是涉及一种电能量数据的联邦学习可靠性评估方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
电力计量系统中通常包括多个电能量数据拥有者，数据需求方可以从多个电能量数据的拥有者处采集数据，将数据整合后进行大数据分析，以进行电力计量检测和支撑决策。目前技术中，各个电能量数据拥有者存在数据隐私和数据安全问题，数据需求方可能不能从部分电能量数据拥有者处获取数据，导致电能量数据分析的可靠性较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对目前技术中存在的电能量数据分析的可靠性低的技术问题，提供一种电能量数据的联邦学习可靠性评估方法、装置、计算机设备和存储介质。一种电能量数据的联邦学习可靠性评估方法，所述方法包括：根据各个电能量数据节点的声望，从所述各个电能量数据节点中，确定用于进行联邦学习的多个目标节点；所述各个电能量数据节点的声望与各个电能量数据节点参与联邦学习的历史评估结果相关联；向所述多个目标节点发送初始训练模型，获取各...
【技术保护点】
1.一种电能量数据的联邦学习可靠性评估方法，其特征在于，所述方法包括：/n根据各个电能量数据节点的声望，从所述各个电能量数据节点中，确定用于进行联邦学习的多个目标节点；所述各个电能量数据节点的声望与各个电能量数据节点参与联邦学习的历史评估结果相关联；/n向所述多个目标节点发送初始训练模型，获取各个目标节点根据本地训练数据集对所述初始训练模型训练时得到的模型更新数据；/n根据所述多个目标节点分别对应的模型更新数据，得到中间验证模型；/n对所述初始训练模型和中间验证模型进行评估，根据评估结果得到所述多个目标节点的可靠性评估结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种电能量数据的联邦学习可靠性评估方法，其特征在于，所述方法包括：
根据各个电能量数据节点的声望，从所述各个电能量数据节点中，确定用于进行联邦学习的多个目标节点；所述各个电能量数据节点的声望与各个电能量数据节点参与联邦学习的历史评估结果相关联；
向所述多个目标节点发送初始训练模型，获取各个目标节点根据本地训练数据集对所述初始训练模型训练时得到的模型更新数据；
根据所述多个目标节点分别对应的模型更新数据，得到中间验证模型；
对所述初始训练模型和中间验证模型进行评估，根据评估结果得到所述多个目标节点的可靠性评估结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个电能量数据节点的声望，从所述各个电能量数据节点中，确定用于进行联邦学习的多个目标节点之前，还包括：
针对各个电能量数据节点，获取电能量数据节点对应的多个历史评估记录；其中，各个历史评估记录包括历史需求方、历史评估结果和评估记录时间；
根据各个历史评估记录对应的历史需求方和评估记录时间，得到各个历史评估记录对应的评估权重；
根据所述各个历史评估记录对应的历史评估结果和评估权重，得到所述电能量数据节点的声望。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各个目标节点根据本地训练数据集对所述初始训练模型训练时得到的模型更新数据，包括：
根据所述多个目标节点分别对应的节点模型的训练轮次数据，得到所述多个目标节点分别对应的梯度变化数据；
根据所述多个目标节点对应的节点标识和梯度变化数据，得到所述模型更新数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始训练模型和中间验证模型进行评估，根据评估结果得到所述多个目标节点的可靠性评估结果，包括：
根据所述联邦学习对应的模型任务，确定对所述初始训练模型和中间验证模型进行评估的评估指标；
根据所述多个目标节点分别对应的验证数据集和所述评估指标，对所述初始训练模型和中间验证模型进行评估，得到与所述评估指标对应的所述多个目标节点的可靠性评估结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个目标节点分别对应的验证数据集和所述评估指标，对所述初始训练模型和中间验证模型进行评估，得到与所述评估指标对应的所述多个目标节点的...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑楷洪，李胜，周尚礼，李鹏，曾璐琨，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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