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龙图腾网获悉国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司;国家电网有限公司申请的专利基于联邦学习的有源台区电力设备调控方法及电力系统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：CN119154520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411666944.2，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于联邦学习的有源台区电力设备调控方法及电力系统是由张磐;岳洋;吴磊;庞超;杨挺;赵宇营;李海龙;李达;许哲铭设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的有源台区电力设备调控方法及电力系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于联邦学习的有源台区电力设备调控方法及电力系统，涉及电力工程领域、人工智能领域和联邦学习领域。该方法包括：智能体端对智能体端模型执行第一阶段训练操作，得到第一智能体端模型参数；服务端对多个智能体端各自的第一智能体端模型参数进行参数聚合，得到全局模型参数；多个智能体端对全局智能体模型执行第二阶段训练操作，得到智能体端的第二智能体端模型参数；服务端对多个智能体端各自的第二智能体端模型参数进行聚类，得到多个中心模型参数；智能体端从多个中心模型参数中确定目标智能体端模型参数；智能体端利用基于目标智能体端模型参数确定的目标智能体端模型，调控与智能体端相关的电力设备执行电力设备动作。

本发明授权基于联邦学习的有源台区电力设备调控方法及电力系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的有源台区电力设备调控方法，其特征在于，应用于电网系统，所述电网系统包括服务端与多个智能体端，所述有源台区电力设备调控方法包括： 所述智能体端对智能体端模型执行第一阶段训练操作，得到第一智能体端模型参数，其中，所述智能体端模型用于通过处理所述电网系统中目标有源台区的台区运行状态，得到用于调控所述目标有源台区中的电力设备的电力设备动作； 所述服务端对多个所述智能体端各自的第一智能体端模型参数进行参数聚合，得到全局模型参数； 多个所述智能体端对各自的全局智能体模型执行第二阶段训练操作，得到所述智能体端的第二智能体端模型参数，所述全局智能体模型基于所述全局模型参数确定； 所述服务端基于聚类算法对多个所述智能体端各自的第二智能体端模型参数进行聚类，得到多个中心模型参数； 所述智能体端执行如下操作： 基于多个所述中心模型参数中的目标中心模型参数更新所述全局智能体模型，得到初始中心智能体端模型； 基于所述初始中心智能体端模型处理样本台区运行状态，得到经验电力设备动作； 基于损失函数处理所述经验电力设备动作，得到经验损失值； 响应于所述经验损失值满足预设损失阈值条件，将所述目标中心模型参数确定为目标智能体端模型参数； 所述智能体端利用基于所述目标智能体端模型参数确定的目标智能体端模型，调控与所述智能体端相关的电力设备执行电力设备动作； 其中，多个关联智能体端与相同的所述目标中心模型参数相关联，多个关联智能体端作为同一个智能体端聚类簇，多个所述智能体端包括所述关联智能体端， 所述方法还包括： 在预设训练阶段，所述关联智能体端将关联目标智能体端模型的关联目标智能体端模型参数传输至所述服务端； 所述服务端将多个当前的关联目标智能体端模型参数进行参数聚合，得到关联全局模型参数；以及 所述关联智能体端利用基于所述关联全局模型参数确定的新的目标智能体模型，调控所述目标有源台区的电力设备执行电力设备动作； 其中，在所述预设训练阶段之前，所述关联智能体端基于强化学习机制对各自的目标智能体端模型执行训练操作，得到与所述预设训练阶段相关的关联目标智能体端模型参数。

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