【技术实现步骤摘要】
本申请涉及联邦学习领域，特别是涉及一种训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法及相关装置。
技术介绍
1、在现代电力系统中，电力设备的稳定性和可靠性对电网安全运行至关重要。锂电池作为核心储能技术，以其高能量密度、快速响应和稳定电压输出，在储能、电网、场站和能源管理等多个层面发挥着关键作用。它们不仅提供调峰调频功能，平衡供需关系，增强电网稳定性和可靠性，还能与风电、太阳能等可再生能源协同，解决其间歇性和波动性问题，提升并网率。然而，随着使用时间的增长，锂电池性能的衰退不仅影响设备的正常运行，还可能导致高昂的更换成本和潜在的安全风险。因此，准确预测锂电池的剩余使用寿命对于预防电池故障，减少意外停机时间，延长电池使用寿命，确保电力供应的连续性和稳定性有重要的意义。目前，许多锂电池数据集分散在不同机构，联合利用这些数据集是一种有前景的解决方案。然而，如何在保护数据隐私的前提下利用这些分散的数据集训练得出高精度的电池寿命预测模型是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种训练储能电...
【技术保护点】
1.一种训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法，其特征在于，每一客户端利用本地电池寿命训练数据集对当前接收到的模型进行训练，得出局部模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法，其特征在于，所述全局模型包括依次连接的位置编码层、编码器、改进注意力机制模块和解码器；编码器和解码层采用LSTM网络；改进注意力机制模块中的查询向量和键值对采用不同的向量。
4.根据权利要求3所述的训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法，其特征在于，每一客户端利用本地电池寿命训练数据集对当前接收到的模型进行训练，得出局部模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法，其特征在于，所述全局模型包括依次连接的位置编码层、编码器、改进注意力机制模块和解码器；编码器和解码层采用lstm网络；改进注意力机制模块中的查询向量和键值对采用不同的向量。
4.根据权利要求3所述的训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法，其特征在于，每一客户端利用本地电池寿命训练数据集对当前接收到的模型进行训练，得出局部模型，具体包括：
5.根据权利要求4所述的训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法，其特征在于，利用改进注意力机制模块对编码特征分配不同的权重进行特征提取，得出...
【专利技术属性】
技术研发人员：张小科，张少锋，刘阳，王雪丹，王景钢，刘哲，滕卫军，孙鑫，徐鹏煜，吕游，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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