买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于矩阵扰动和差分隐私保护的多风电场协同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：CN115587647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211125525.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于矩阵扰动和差分隐私保护的多风电场协同预测方法是由赵永宁;潘世纪;叶林;李卓;裴铭设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于矩阵扰动和差分隐私保护的多风电场协同预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于矩阵扰动和差分隐私保护的多风电场协同预测方法。本发明提供的方法一方面在向量自回归协同预测模型训练和预测阶段保证模型参与风电场的数据隐私性，增加外部攻击者、中心服务器、其他风电场等窃取风电场历史风电功率数据的难度；另一方面，尽可能使得扰动后的数据仍然可用于风电功率预测，并取得满足需求的预测精度。

本发明授权一种基于矩阵扰动和差分隐私保护的多风电场协同预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于矩阵扰动和差分隐私保护的多风电场协同预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、中心服务器向参与协同预测的n个风电场发送用于向量自回归模型VAR的局部目标矩阵Pi、局部协变量矩阵Zi，以及待添加噪声ξPi，ξZi的生成规则；上述n个风电场对风电功率历史数据进行归一化处理，按照中心服务器要求处理归一化之后的数据，得到各自的局部目标矩阵Pi与局部协变量矩阵Zi；上述n个风电场记为：风电场i＝1,2,…n； 步骤2、中心服务器向m个第三方服务器发送目标矩阵的扰动矩阵协变量矩阵的扰动矩阵解密矩阵Dj的生成规则以及分块方式；m个第三方服务器按照中心服务器要求分别随机生成和并得到Dj，将和Dj按照要求分块后形成分块目标矩阵的扰动矩阵、分块协变量矩阵的扰动矩阵和分块解密矩阵并分别发送至各相应的风电场i； 步骤3、各风电场i将步骤2得到的发自m个第三方服务器数据聚合后得到局部目标矩阵的扰动矩阵NPi、局部协变量矩阵的扰动矩阵NZi以及局部解密矩阵Di；将NPi和NZi分别右乘其局部目标矩阵Pi和局部协变量矩阵Zi；各风电场i将得到的矩阵扰动之后的局部目标矩阵PiNPi和局部协变量矩阵ZiNZi加上服从特定分布的噪声，上传至中心服务器； 步骤4、中心服务器聚合步骤3得到的各风电场i上传的数据后得到经矩阵扰动和噪声扰动之后的目标矩阵P′与协变量矩阵Z′，随后中心服务器利用多元最小二乘法对系数矩阵进行估计，建立用于多风电场协同预测的向量自回归预测模型； 步骤5、中心服务器重新按照步骤1所述向参与协同预测的各风电场i发送局部协变量矩阵生成规则，各风电场i根据步骤2、步骤3所述按中心服务器要求上传各自经过矩阵扰动和噪声扰动后的局部协变量矩阵；中心服务器聚合各风电场i上传的经过矩阵扰动和噪声扰动后的局部协变量矩阵，再根据已建立的预测模型计算得到待解密的目标矩阵中心服务器将按列分块为PNi后发送至各相应的风电场i，各风电场i将各自的局部解密矩阵Di右乘接收到的分块目标矩阵PNi并上传至中心服务器；中心服务器再次聚合各风电场i上传的PNiDi得到目标矩阵的真实估计值将按列分块后发送至各相应的风电场i，即得到各风电场风电功率预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国农业大学，其通讯地址为：100193 北京市海淀区圆明园西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。