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龙图腾网获悉东北大学秦皇岛分校申请的专利一种基于联邦学习的短期负荷预测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：CN116029455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310134475.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于联邦学习的短期负荷预测方法是由殷井利;鲁宁;史闻博;张蕊;戎光照设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的短期负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于联邦学习的短期负荷预测方法，首先设计一种基于联邦学习架构，包含五个实体：智能电表SM、移动边缘计算节点MEC、云服务器Cloud、电力供应商PS和证书颁发机构CA；基于此架构设计一个基于多权值的节点选择算法，云服务器CS在每轮联邦学习训练模型开始前，选择最合适的计算节点组，以达到最大化训练效率的目的；为了提高精度，还设计了基于聚类的联邦更新算法，在常见的联邦更新算法Fed‑Avg上，考虑不同MEC下计算节点组的电网用户住宅类型不同，CS在初始化和更新的过程中分配不同；为了实现隐私保护，本发明设计了数据聚合协议，采用了DH密钥协商的方式保护SM的数据隐私，批量可验证的签名加快验证SM数据完整性。

本发明授权一种基于联邦学习的短期负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的短期负荷预测方法，其特征在于，首先设计了一种基于联邦学习架构，包含五个实体：智能电表SM、移动边缘计算节点MEC、云服务器Cloud、电力供应商PS和证书颁发机构CA； 所述智能电表SM，由PS维护，SM负责持续性的收集电网用户的细粒度数据，定义SM执行密码学相关操作，不能做机器学习模型训练操作； 所述移动边缘计算服务器MEC：由ISP提供，用于为聚合SM数据和作为联邦学习客户端节点进行模型训练；通常，MEC由连接每个SM的网关提供； 所述云服务器Cloud：由第三方云服务提供商提供，Cloud是一个具有强大计算和存储能力的第三方云计算平台，作为联邦学习更新模型的服务器，且Cloud可信； 所述电力供应商PS：负责电网用户电力的供应以及短期负荷预测业务的发布； 所述证书颁发机构CA：是一个可信的数字证书颁发实体，负责MEC与SM在初始化时的一系列操作； 一种基于联邦学习架构用于实现以下步骤： 步骤1：MEC对SM定期采集电力数据进行收集，并且持续性的发生在SM与MEC之间，SM根据PS短期负荷预测的需要，周期性的将数据上传至MEC节点，但由于MEC节点是诚实且好奇的，同时不可信的链路传输也会导致SM细粒度数据行为隐私的泄露甚至签名的伪造与篡改，因此SM需要执行预定义的隐私保护方案来处理电力数据； 步骤2：模型训练任务，间歇性的发生在MEC与CS之间；CS在收到PS的模型训练任务后，进行联邦学习模型的训练；为了提升效率，提出基于多权值的节点选择算法，为了进一步提升精度，在原有Fed-Avg的更新算法上提出基于聚类的联邦更新算法； 步骤3：负荷预测任务，持续性的发生在MEC与PS之间，PS订购并付费MEC服务进行短期负荷预测业务；MEC会根据在SM聚合的细粒度数据，周期性为PS使用训练的模型参数与历史数据进行短期负荷预测，最终得到预测值，并向PS发送预测值与真实值，如果PS对于预测的精度不满意，则重新启动步骤2，进行模型的训练。

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