【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统理论线损预测方面，具体涉及一种基于联邦学习与集成技术的理论线损率预测方法。
技术介绍
1、理论线损研究对电力系统运行、可持续性和经济性都具有深远的影响。首先可以帮助优化电力系统的经济性。通过准确估算和预测线损，电力公司可以采取有效的措施来提高能源利用效率，降低电力生产和传输的成本。其次有助于提高电力系统的可持续性，降低对非可再生资源的依赖，有助于朝着更为可持续的方向发展。再次可以提高电力系统的稳定性和可靠性。通过准确估计电力系统中的损耗，更好地规划系统的容量，防范潜在的过载和电压不稳定问题。随着智能电网的发展，理论线损的研究至关重要。传统的线损预测方法通常采用静态模型，忽视了电力系统的动态变化，没有考虑到分布式发电、能源交互和智能电网等现代电力系统的特点。难以有效处理电力系统复杂的网络拓扑结构，特别是在包含大量分布式能源资源和储能系统的现代电力系统中。基于历史数据和静态假设进行的分析，缺乏对电力系统实时性和动态性的全面考虑。这使得对线损的实时监测和调整变得困难。综上所述，有必要提出一种基于联邦学习与集成技术的理论线损率预测方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一种基于联邦学习与集成技术的理论线损率预测方法，旨在通过分布式数据集的准备、本地模型训练与参数更新、全局模型构建，以及隐私保护的非线性建模等步骤，实现对电网运行时的负荷数据、电源数据和母线电压数据与线损率之间的准确预测。此方法旨在克服传统线损分析方法的局限性，提高电力系统的经济性、可持续性，以
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：一种基于联邦学习与集成技术的理论线损率预测方法，所述方法包括如下步骤：
3、步骤1.电网分布式数据集准备：从每个电网收集分布式的电力系统数据集di；
4、步骤2.模型选择和初始化：在每个电网上选择随机森林或梯度提升机，作为本地模型mi，并初始化；
5、步骤3.联邦学习中的本地模型训练：使用本地模型mi，根据电网i上随机森林数据进行训练，mi＝randomforestran(di，θi)，其中，randomforesttrain是基于随机森林的本地训练函数，di是电网i的本地数据集，θi是初始模型参数；
6、步骤4.数据的模拟与非线性映射仿真分析，该步骤的具体步骤如下：
7、(1)数据模拟：使用本地节点的深度神经网络(dnn)进行非线性映射关系的建模。设输入为特征x，包含个n样本，每个样本包含m个特征。隐藏层的输出为h，输出层的预测结果为ylocal。则隐藏层的输出：
8、h＝σ(whidden·x+bhidden)，其中σ是激活函数。
9、输出层预测：ylocal＝σ(woutput·h+boutput)，而具体的
10、(2)非线性映射分析：在联邦学习的框架下，通过分布式训练更新模型参数。本地节点通过优化本地损失函数losslocal进行训练，计算本地梯度gradientθ(losslocal)。
11、在全局模型中，整合本地模型参数，全局模型参数更新公式为：
12、个性化模型参数更新公式：其中η是学习率。
13、(3)隐私保护性建模优化：为了增强隐私保护，引入差分隐私噪声。全局模型参数更新公式。
14、通过引入差分噪声noise，确保在模型参数更新过程中，各个节点的贡献不会被轻易还原，提高隐私保护水平。
15、进一步的，步骤2的具体的实施步骤包括：
16、步骤2.1：模型选择：选择模型的集合m＝{随机森林，梯度提升机}；
17、步骤2.2：fselect(i)，表示在电网i上选择模型的函数；
18、步骤2.3：选择本地模型mi由以下公式表示：mi＝fselect(i)；
19、步骤2.4：定义初始化函数finit(mi)，表示对模型进行初始化的函数；
20、步骤2.5：初始化本地模型参数θi，由以下公式表示：
21、θi＝finit(mi)。
22、进一步的，步骤3的具体的实施步骤包括：
23、步骤3.1：定义本地模型训练函数ftrain(mi，di，θi)，表示在电网上对本地模型mi进行训练的函数，训练后的本地模型参数为θ′i，由以下公式表示：
24、θ’i＝ftrain(mi，di，θi)；
25、步骤3.2：针对随机森林数据训练，定义随机森林训练函数为frftrain(di，θi),表示在电网上对随机森林模型进行训练的函数。
26、进一步的，步骤4的具体的实施步骤包括：
27、步骤4.1：定义本地模型参数整合函数faggrcgatc(θ′i，θ′2，...，θ′n)。
28、步骤4.2：federated averaging的函数定义为：
29、
30、进一步的，步骤5的具体的实施步骤包括：
31、步骤5.1：引入集成方法：使用动态权重分配来构建全局模型。具体而言，给予每个本地模型mi，一个权重ωi，反映其在整体集成中的贡献。这样，全局模型的构建可以表示为加权平均的形式：
32、
33、步骤5.2：动态权重：动态权重的计算可以基于每个本地模型在训练过程中的性能表现、数据分布等因素进行动态调整。一种创新的动态权重计算方法可以采用指数移动平均(ema，exponential moving average)：
34、其中ema(performancei)，表示本地模型的性能指标的指数移动平均。
35、步骤5.3：集成学习函数的具体表达形式可以更新为：通过引入动态权重分配，该集成方法能够更灵活地适应各个本地模型的贡献，从而提高全局模型的性能和适应性。
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1.一种基于联邦字习与集成技术的理论线损率预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习与集成技术的理论线损率预测方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习与集成技术的理论线损率预测方法，其特征在于，所述步骤2具体的实施步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习与集成技术的理论线损率预测方法，其特征在于，所述的步骤3的具体步骤过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习与集成技术的理论线损率预测方法，其特征在于，所述的步骤5的具体步骤过程如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于联邦字习与集成技术的理论线损率预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习与集成技术的理论线损率预测方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习与集成技术的理论线损率预测方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李涛，董鑫，王浩亮，张毅，王建云，李建强，薛华，郭完义，宋晓玲，乔梦琛，宋婧楷，王丽娟，翟宇清，马宁，茹剑文，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司晋城供电公司，
类型：发明
国别省市：
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