广东电网有限责任公司隋宇获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种基于联邦学习的微电网数据处理方法及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：CN116738279B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310588125.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于联邦学习的微电网数据处理方法及系统是由隋宇;曹华珍;陈亚彬;韦斌;王向兵;邓小玉;郇嘉嘉;余梦泽设计研发完成，并于2023-05-24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微电网数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的微电网数据处理方法及系统，包括：对每个时隙获取的多个微电网数据进行分类，得到数据差异门限值，并将多个第一数据差异值与所述数据差异门限值分别进行比较；根据大于所述数据差异门限值的多个第二数据差异值，得到多个数据相关性小于相关性门限值且无重复的待训练的第一传输数据；根据所述第一传输数据，建立最小化传输时间的优化目标，并根据深度增强学习对所述优化目标进行求解，将得到的集中训练结果分发给所有底层节点，以使底层节点根据所述集中训练结果进行分布式执行和分布式训练；能够减少数据传输量，提高通信质量。
本发明授权一种基于联邦学习的微电网数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的微电网数据处理方法，其特征在于，包括： 对每个时隙获取的多个微电网数据进行分类，得到数据差异门限值，并将多个第一数据差异值与所述数据差异门限值分别进行比较；其中，一个第一数据差异值由一个底层节点根据深度学习网络的分布式训练结果获取的，所述将多个第一数据差异值与所述数据差异门限值分别进行比较，还包括：当超过预设的迭代门限值时，获取一直小于所述数据差异门限值的第二数据差异值，并将所述第二数据差异值对应的第四传输数据与第一传输数据进行整合，得到待训练的第五传输数据，以使根据第五传输数据进行集中训练； 根据大于所述数据差异门限值的多个第二数据差异值，得到多个数据相关性小于相关性门限值且无重复的待训练的第一传输数据； 根据所述第一传输数据，建立最小化传输时间的优化目标，并根据深度增强学习对所述优化目标进行求解，将得到的集中训练结果分发给所有底层节点，以使底层节点根据所述集中训练结果进行分布式执行和分布式训练。
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