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基于改进联邦学习算法的电力负荷预测方法

孙静 彭勇刚 倪旖旎 韦巍 蔡田田 习伟

高电压技术2024，Vol.50Issue(7)：P.3039-3049,11.
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高电压技术2024，Vol.50Issue(7)：P.3039-3049,11.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20230484

基于改进联邦学习算法的电力负荷预测方法

孙静 1彭勇刚 1倪旖旎 1韦巍 1蔡田田 2习伟2

作者信息

  • 1. 浙江大学电气工程学院,杭州310000
  • 2. 南方电网科学研究院有限责任公司,广州510000
  • 折叠

摘要

关键词

联邦学习/电力负荷预测/神经网络/FedSTA算法/CNN-LSTM/余弦相似度

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

孙静,彭勇刚,倪旖旎,韦巍,蔡田田,习伟..基于改进联邦学习算法的电力负荷预测方法[J].高电压技术,2024,50(7):P.3039-3049,11.

基金项目

国家重点研发计划(2020YFB0906000,2020YFB0906002)。 （2020YFB0906000,2020YFB0906002）

高电压技术

OA北大核心CSTPCD

1003-6520

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