一种基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法及系统包括：本发明专利技术所提出的基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法及系统，其独特之处在于它的高效性、精准性和可扩展性，这些优点使其成为智能巡检领域的佼佼者。该方法能够根据不同的领域特性，自动调整学习策略，从而在保证学习效果的同时，提高巡检的准确性。此外，其异步聚合的特性使得各个巡检节点可以独立工作，又能有效协同，大大提高了系统的稳定性和可靠性。这种方法及系统的应用范围非常广泛，可以应用于各种智能巡检场景，如电力系统、工业制造、城市管理等。它的出现，不仅为智能巡检领域带来了新的发展机遇，也为相关领域的发展提供了有力的技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电网智能巡检，尤其涉及一种基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法及系统。

技术介绍

1、在电网智能巡检的背景下，电力设备渗漏油检测是一项具有重大意义但同时充满挑战的任务。渗漏油问题往往发生在各类复杂的电力设备中，如变压器和断路器，而这些设备分布广泛，环境条件多样。

2、传统的集中式检测方法面临着如下困难：由于各设备数据分布不均且具有异质性，导致模型泛化能力差；同时，直接将大量带有敏感信息的数据上传至中央服务器进行集中处理，存在明显的隐私和安全风险。此外，电力设备运行环境动态变化，要求检测模型能够实时更新，坚持高精度和高效能。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。

2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。

3、因此，本专利技术提供了本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法，其特征在于，所述边缘服务器接收来自云服务器传输至的全局模型后，根据全局模型初始化本地边缘模型包括：

3.如权利要求2所述的基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法，其特征在于，所述边缘服务器接收来自云服务器传输至的全局模型后，根据全局模型初始化本地边缘模型还包括：

4.如权利要求3所述的基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法，其特征在于，所述边缘服务器在指定时间窗口后将更新后的电力设备渗漏油检测模型传输...

【技术特征摘要】

1.一种基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法，其特征在于，所述边缘服务器接收来自云服务器传输至的全局模型后，根据全局模型初始化本地边缘模型包括：

3.如权利要求2所述的基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法，其特征在于，所述边缘服务器接收来自云服务器传输至的全局模型后，根据全局模型初始化本地边缘模型还包括：

4.如权利要求3所述的基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法，其特征在于，所述边缘服务器在指定时间窗口后将更新后的电力设备渗漏油检测模型传输至云服务器中包括：

5.如权利要求4所述的基于领域自适应的异步聚合联邦学习智能巡检方法，其特征在于，所述边缘服务器接收训练完成后的电力设备渗漏油检测模型，并结合异步参数对训练完成后的电力设备渗漏油检测模型进行更新包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭丽娟，谢国汕，罗传胜，李路，宋冠军，庞海，唐学文，秦永伦，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：