一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，包括如下步骤：S1、收集并预处理本地能源数据；S2、获取并预处理专家示例数据；S3、应用多模态数据融合技术构建综合数据集；S4、各参与方使用联邦自适应优化算法对综合数据集进行本地模型训练，生成本地模型更新；S5、中央服务器对本地模型更新进行聚合，生成全局模型；S6、在全局模型中应用软演员‑评论家算法，并结合逆强化学习技术，优化能源分配策略；S7、使用数字孪生技术创建虚拟仿真环境，对全局模型的性能进行测试和优化；S8、提供用户友好的界面和自然语言处理接口，实现个性化的能源管理建议。本发明专利技术结合联邦学习、软演员‑评论家算法和逆强化学习技术，优化能源分配策略。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及能源优化，尤其涉及一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法。

技术介绍

1、在现代能源管理系统中，随着电力需求的不断增长和可再生能源比例的增加，传统的集中式能源管理方法已经无法满足日益复杂的能源系统需求。传统的集中式方法通常依赖于将所有数据集中到一个中央服务器进行分析和决策，这种方式存在多个问题，包括数据隐私风险、高延迟以及对系统弹性和安全性的挑战。

2、现有技术中的集中式机器学习方法通常要求将所有用户数据集中到一个中央位置进行训练。这种数据集中的方法带来了严重的隐私和安全问题，特别是在能源领域，用户的能源使用数据可能包含敏感的个人信息。此外，集中化的数据存储和处理方式使得系统易受单点故障影响，一旦中央服务器遭到攻击或发生故障，整个系统的运行将受到严重影响。

3、随着物联网设备的普及，能源系统中涉及的数据种类变得更加多样化，包括时间序列数据、图像数据、文本数据等。然而，现有的能源管理系统往往缺乏有效处理和融合多种数据类型的能力。多模态数据的处理和分析能力不足，使得系统在面对复杂多变的能源需求和供应场景时，预测和决策的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，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的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，所述S3具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，所述S33具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，所述S4具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，所述S43具体包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习的能源行业智能...

【技术特征摘要】

1.一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，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的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，所述s3具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，所述s33具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，所述s4具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，其特征在于，所述s43具体包括：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：周智强，杨淑琴，官锋，张栋，
申请(专利权)人：国能数智科技开发北京有限公司，
类型：发明
国别省市：