一种基于去中心化联邦学习的非侵入式负荷检测方法

摘要

本发明提供一种基于去中心化联邦学习的非侵入式负荷检测方法，非侵入式电力负荷检测方法步骤包括：选取数据、电力负荷数据特征预处理、建立本地模型和去中心化联邦学习网络构建，本发明通过每次聚合的客户端各自进行，每个客户端设为一个节点，每个节点有一个模型，搭建一个网络架构允许每个节点的模型，实现对联邦学习方法的去中心化，并根据GNN网络的特点进行参与的客户端模型结合，确保各个客户端之间地位平等，且能够保证模型进行顺利的交互，实现了非侵入式负荷检测基于单个用户的检测效果有所提高，且速度更快。