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🔥 内容介绍
针对电力行业海量用户电表数据集中汇聚带来的用户用电隐私泄露风险、跨主体数据流通壁垒等痛点，本研究部分复现《电表数据隐私保护下的联邦学习行业电力负荷预测框架》核心模块，基于Python+PyTorch框架搭建完整的分布式联邦学习训练架构，实现基于LSTM网络与FedAvg联邦平均算法的多用户协同电力负荷预测。模型以温度、湿度、降雨量、历史负荷作为多维输入特征，输出未来24小时的逐点负荷预测结果，全程无需各参与方上传原始电表数据，仅通过加密后的模型梯度参数完成交互，从架构层面实现用电隐私保护。基于国内某产业园区真实电表数据集的算例结果表明，该联邦协同预测框架相比各用户本地单独训练，测试集MAE降低21.4%，RMSE降低19.7%，在不触碰原始隐私数据的前提下显著提升了全局预测精度。整套代码架构分层清晰、中文注释覆盖率超90%，可直接用于电力负荷预测、联邦学习隐私保护、分布式深度学习等领域的学习与二次开发。
关键词：联邦学习；FedAvg算法；LSTM网络；电力负荷预测；电表隐私保护
一、引言
随着国内智能电表的全面普及，电力系统侧积累了海量高频率的用户用电负荷数据，这些数据是支撑高精度短期电力负荷预测的核心基础。但由于不同用电主体、不同区域的电表数据分属不同运营主体，受数据安全法规与用户隐私保护要求限制，原始电表数据无法直接跨区域、跨主体集中汇聚，传统集中式深度学习负荷预测模型无法获取足够多的多源异质数据进行训练，模型泛化能力与预测精度长期存在明显天花板。
联邦学习作为“数据不动、模型动”的分布式机器学习框架，可在不收集任何原始用户隐私数据的前提下，完成多参与方的协同模型训练，完美适配电力行业多主体电表数据的隐私保护需求。本复现方案严格对齐目标文献的核心建模逻辑，搭建从本地数据预处理、分布式本地训练、FedAvg全局参数聚合到全局预测推理的全闭环可运行体系，完整保留隐私保护机制，所有模块完全解耦，适配相关领域的科研学习与工程落地需求。
二、联邦学习电力负荷预测整体架构设计
本复现实现的横向联邦学习架构包含三类核心角色，完全对齐电力行业多电表参与方的实际业务场景：
多个本地客户端节点：对应园区内不同的工业用户、商业用户的本地电表数据节点，每个节点仅持有自身的原始用电多维数据集，所有数据全程不出本地节点，不会向外部传输任何原始用电数据。
全局协调节点：对应电网侧的联邦学习聚合服务器，仅负责接收各客户端上传的加密后模型参数，执行FedAvg联邦平均聚合操作，生成全局共享模型参数后下发给所有客户端节点。
隐私保护交互机制：客户端与协调节点之间的所有交互内容仅为模型的梯度更新参数，全程不涉及任何原始用电数据，从架构根源上避免用户用电行为、用电规模等敏感隐私信息的泄露。
整个训练流程采用“本地多轮训练-全局参数聚合”的迭代模式，经过多轮迭代后最终得到全局共享的高精度负荷预测模型，所有参与方都可以获得比本地单独训练精度更高的预测模型。
三、核心算法与模型实现细节
3.1 多维特征工程与数据集构建
输入特征维度完整覆盖气象与用电两类核心变量：历史时刻的有功负荷、环境温度、环境湿度、小时级降雨量，共4维输入特征。采用滑动窗口方法构建时序样本：选取过去72小时的历史多维特征作为模型输入序列，输出未来24小时的逐小时负荷预测结果，完全匹配短期电力负荷预测的工程应用需求。所有客户端节点的本地数据预处理操作完全在本地完成，特征归一化的统计量仅在本地计算，不会向外泄露任何数据分布特征。
3.2 本地LSTM预测网络结构
每个客户端节点本地部署的负荷预测模型采用双层LSTM网络架构：第一层LSTM隐藏单元数设置为64，第二层LSTM隐藏单元数设置为32，后续连接全连接层完成维度映射，直接输出未来24小时的负荷预测序列。模型训练采用Adam优化器，损失函数选用平均绝对误差MAE，本地每轮训练迭代5个epoch，保证本地模型充分学习本地数据的特征规律。
⛳️ 运行结果
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