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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种面向智能电网数据保护的联邦学习方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119862942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510349287.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种面向智能电网数据保护的联邦学习方法是由易国栋;张剑旭;李晓翠;张新玉;胡东滨设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能电网数据保护的联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向智能电网数据保护的联邦学习方法，中心服务器将初始化神经网络模型下发至多个智能电表；每个智能电表利用生成模型生成数据样本或本地用电数据进行训练，并将训练后的模型参数和评分指标上传至中心服务器通过聚合模型对训练后的模型参数和评分指标进行聚合检测，确定异常智能电表；中心服务器对除异常智能电表上传的模型参数以外的所有模型参数进行注意力动态聚合，得到全局模型，并判断全局模型是否满足预设训练终止条件；若是，则训练结束，将全局模型用于对用电量进行预测；否则，将全局模型作为初始化神经网络模型下发至多个智能电表，并返回执行步骤2；在提高智能电网数据隐私保护能力的同时提高联邦学习的效率。

本发明授权一种面向智能电网数据保护的联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能电网数据保护的联邦学习方法，其特征在于，包括： 步骤1，中心服务器将初始化神经网络模型下发至多个智能电表； 步骤2，每个智能电表利用生成模型生成数据样本，并通过所述数据样本或本地用电数据对所述初始化神经网络模型进行训练，并将训练后的模型参数和评分指标上传至所述中心服务器； 步骤3，所述中心服务器通过聚合模型对所述训练后的模型参数和评分指标进行聚合检测，确定异常智能电表； 步骤4，所述中心服务器对除所述异常智能电表上传的模型参数以外的所有模型参数进行注意力动态聚合，得到全局模型，并判断所述全局模型是否满足预设训练终止条件；若是，则训练结束，将所述全局模型用于对用电量进行预测；否则，将所述全局模型作为所述初始化神经网络模型下发至多个智能电表，并返回执行步骤2； 所述中心服务器对除所述异常智能电表上传的模型参数以外的所有模型参数进行注意力动态聚合，得到全局模型，包括： 当首次对除所述异常智能电表上传的模型参数以外的模型参数进行注意力动态聚合时，将除所述异常智能电表上传的模型参数以外的所有模型参数进行平均，生成全局模型； 当非首次对除所述异常智能电表上传的模型参数以外的所有模型参数进行注意力动态聚合时，通过计算每个智能电表的提升度占比以及倒数权重对除所述异常智能电表上传的模型参数以外的所有模型参数进行加权聚合，得到全局模型； 计算每个智能电表的提升度占比的表达式为： 其中，表示第个智能电表在第轮次的提升度占比，表示第个智能电表在第轮次的模型提升度，表示智能电表的数量； 计算每个智能电表的倒数权重的表达式为： 其中，表示第个智能电表的倒数权重，表示第个智能电表上传的模型参数与前一轮次所有模型参数的平均距离。

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