申请/专利权人：东方电气集团科学技术研究院有限公司

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808037A

主分类号：G06N3/042

分类号：G06N3/042;G06N3/09;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本申请属于联邦学习技术领域，具体涉及一种基于联邦蒸馏的电厂分布式算法优化和部署方法。包括如下步骤：步骤1.对整体系统架构进行模型构建，在电厂局部服务器构建两个模型：共享模型和局部模型；步骤2，进行局部模型训练；步骤3.局部模型到共享模型的知识蒸馏；步骤4.共享模型参数上传；步骤5.共享模型参数聚合；步骤6.共享模型参数更新；步骤7.共享模型到局部模型的知识蒸馏；本发明采用联邦学习框架实现了算法的分布式训练，以知识传递的方式代替了数据传输，解决了电厂数据在空间上分散给算法训练带来的不便，同时避免数据在网络上的直接传输，有效保护了数据隐私。

主权项：1.一种基于联邦蒸馏的电厂分布式算法优化和部署方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1.对整体系统架构进行模型构建，在电厂局部服务器构建两个模型：共享模型和局部模型；步骤2，进行局部模型训练；步骤3.局部模型到共享模型的知识蒸馏；步骤4.共享模型参数上传；步骤5.共享模型参数聚合；步骤6.共享模型参数更新；步骤7.共享模型到局部模型的知识蒸馏。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东方电气集团科学技术研究院有限公司 一种基于联邦蒸馏的电厂分布式算法优化和部署方法

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