湘江实验室陈晓红获国家专利权
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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利基于联邦学习的能源数据资产确权方法、系统、设备及介质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：CN119848910B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510338905.8，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于联邦学习的能源数据资产确权方法、系统、设备及介质是由陈晓红;张静辉;汪阳洁;欧阳长风;蔡诚成设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联邦学习的能源数据资产确权方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的能源数据资产确权方法、系统、设备及介质，该方法包括：对各能源数据节点发送的加密模型参数进行解密，获得模型节点参数，模型节点参数为各能源数据节点基于本地能源数据对本地模型优化得到，对模型节点参数进行聚合，获得全局模型参数，并基于全局模型参数构建全局模型，根据全局模型计算各能源数据节点的数据贡献度，基于数据贡献度生成各能源数据节点对应的资产确权证书，实现在分布式能源环境中准确地量化各节点的数据贡献度，在确保数据安全和隐私的同时，准确地对能源数据资产确权，有效地避免了分析和处理多源异构数据过程中产生的数据泄漏风险。
本发明授权基于联邦学习的能源数据资产确权方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的能源数据资产确权方法，其特征在于，所述方法应用于基于联邦学习的能源数据资产确权系统中的中心节点，所述基于联邦学习的能源数据资产确权系统包括所述中心节点和多个能源数据节点，所述中心节点与各能源数据节点之间通信连接； 所述方法包括： 对各能源数据节点发送的加密模型参数进行解密，获得模型节点参数，所述模型节点参数为各能源数据节点基于本地能源数据对本地模型优化得到； 对所述模型节点参数进行聚合，获得全局模型参数，并基于所述全局模型参数构建全局模型，所述全局模型参数基于如下公式聚合获得： 其中，为全局模型参数，表示能源数据节点的模型节点参数，为能源数据节点的数据量，N是总节点数； 根据所述全局模型计算各能源数据节点的数据贡献度； 基于所述数据贡献度生成各能源数据节点对应的资产确权证书，所述资产确权证书用于确定所述能源数据节点的数据权限，所述数据权限包括数据归属权限和数据使用权限。
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