CN119416605A 基于多层次联邦学习的虚拟电厂系统设计方法 （清科优能(深圳)技术有限公司）

基于多层次联邦学习的虚拟电厂系统设计本发明公开了一种基于多层次联邦学习的2能源资源模块，包含太阳能电池板、风力发电机、储能系统和可控本地控制器，负责在嵌入式系统上运行本地模型训练和数据处理，并通过跨链技术实现不同区块链网络之间的数据共享和互操作，以打在系统的关键节点设计冗余备份，用于确保在单点故障时系统2.根据权利要求1所述的一种基于多层次联邦学习的虚拟电厂系统设计方法，其特征对于接入的每一个用户的分布式能源资源，系统通过高级传感器收集实能源资源模块将实时数据和历史数据存储在数据库中，3.根据权利要求1所述的一种基于多层次联邦学习的虚拟电厂系统设计方法，其特征通过高级传感器，本地控制器从能源资源模块中收集实时数据，对根据能源资源模块的数据特性，选择深度神经网络DNN模型架构在本地控制器上进行3对训练好的模型进行验证和测试，使用模型对实时数据进行预测和分析通过高效的传输控制协议，将本地训练得到的模型参数和分析结根据实时数据分析结果，本地控制器可以动态调整能源资源模块4.根据权利要求1所述的一种基于多层次联邦学习的虚拟电厂系统设计方法，其特征为了保障数据隐私，区域协调器采用安全多方计算SMP初始化阶段，区域协调器与所有本地控制器协商并确定一个安全的通信协议和加密算法，为了减少数据传输量并提高聚合效率，区域协调最后，区域协调器将聚合后的模型参数传输到中央协调器进5.根据权利要求1所述的一种基于多层次联邦学习的虚拟电厂系统设计方法，其特征在数据预处理完成后，中央协调器采用全局优化算法进行全局模得到新的全局模型后，中央协调器采用交叉验证方法对模型进行验经过验证和更新后，中央协调器将新的全局模型部署到各个6.根据权利要求1所述的一种基于多层次联邦学习的虚拟电厂系统设计方法，其特征47.根据权利要求1所述的一种基于多层次联邦学习的虚拟电厂系统设计方法，其特征使用抽取的经验数据，通过梯度下降等优化算法更新DQN模型8.根据权利要求1所述的一种基于多层次联邦学习的虚拟电厂系统设计方法，其特征初始化跨链通道，在参与数据共享的区块链网络之间建立一旦跨链交易被验证并确认，目标区块链上的数据将被解锁，9.根据权利要求1所述的一种基于多层次联邦学习的虚拟电厂系统设计方法，其特征首先，在中央协调器上定义全局模型的结构和参数，全局模型是一个深度神经网络5协调器收集所有节点的模型更新，并使用安全多方计算SMPC技术来基于系统架构和性能要求，选择适当的硬件和软件环境作为备份节一旦确认主节点故障，立即启动备份节点，使用数据恢复算法6有的挑战，其中，虚拟电厂作为一种新型的能源管理模式，通过整合分布式能源资源7[0011]区域区块链网络，用于确保所在区域的能源交易和数据[0012]在系统中实现动态网络拓扑优化，利用强化学习深度Q网络动态调整网络拓扑结[0013]通过跨链技术实现不同区块链网络之间的数据共享和互[0018]对于接入的每一个用户的分布式能源资源，系统通过高[0025]根据能源资源模块的数据特性，选择深度神经网络DNN模型架构在本地控制器上8[0032]为了保障数据隐私，区域协调器采用安全多方计算SMPC技术进行模型参数的聚9[0054]更进一步地，所述通过跨链技术实现不同区块链网络之[0066]协调器收集所有节点的模型更新，并使用安全多方计算SMPC技术来聚合这些更[0083]能源资源模块的具体执行步骤包括：系统对可接入的分[0084]确保能够实时获取其运行数据和状态信息；对于接入的[0089]根据能源资源模块的数据特性，选择深度神经网络DNN模型架构在本地控制器上参数(如神经网络的权重和偏置)，这些参数是本[0093]为了保障数据隐私，区域协调器采用安全多方计算SMPC技术进行模型参数的聚[0095]通过上述步骤，区域协调器不仅实现了对分布式能源资[0097]中央协调器的具体执行步骤包括：中央协调器接收来自地模型融合成一个全局模型MG，采用联邦平均算法作为全局优化算法，假设在第t轮迭代[0101]区域区块链网络，用于确保所在区域的能源交易和数据[0107]在系统中实现动态网络拓扑优化，利用强化学习深度Q网络动态调整网络拓扑结[0112]通过跨链技术实现不同区块链网络之间的数据共享和互