[发明专利]一种基于异步去中心化联邦学习的光伏电站联合故障诊断方法有效
| 申请号： | 202110644538.6 | 申请日： | 2021-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN113283175B | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 刘琦;杨博;刘宇翔;汪鑫奕;陈彩莲;关新平 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异步去中心化联邦学习的光伏电站联合故障诊断方法，涉及故障诊断领域。构建原始本地数据集；数据预处理；搭建用于训练本地故障诊断模型的CNN网络；基于异步去中心化联邦学习开展多个电站的联合故障诊断建模；最后评估联合故障诊断模型的故障诊断准确率、通信效率以及模型训练效率。本发明有效提高了模型的泛化能力；在保障数据隐私的情况下充分利用了多个电站的本地数据；全局模型的聚合不需要中心服务器的参与而是完全分布式的，有效提高了模型的通信和训练效率；只需要采用简易CNN网络就能实现高精度的光伏组件故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 异步 中心 联邦 学习 电站 联合 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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