祝贺《电力信息与通信技术》
蝉联中国科技核心期刊
引文信息
谭智文，徐茹枝，关志涛．基于差分隐私的个性化联邦电力负荷预测方案[J]．电力信息与通信技术，2024，22(7)：18-26．
TAN Zhiwen，XU Ruzhi，GUAN Zhitao．A personalized federal power load forecasting scheme based on differential privacy[J]．Electric Power Information and Communication Technology，2024，22(7)：18-26(in Chinese)．
01
研究背景
近年来，随着各种先进技术在电网中的广泛应用，电网智能化已经成为必然趋势。电力负荷预测作为电力系统其他业务调整的基础，在电网智能化、交互化、灵活化的发展中起到关键作用。目前，已有许多人工智能技术在电力负荷预测中应用，但也出现了由各供应商或用户之间的不信任造成的“数据孤岛”问题。为了解决这个问题，引入了联邦学习技术，其保证各客户端的数据不离开本地，客户端仅与中心服务器进行模型参数的传输，这种方式有效保障了用户的隐私安全。然而，联邦学习面临着数据异质性的问题和数据安全的挑战。
02
主要创新点
表1 SGCC数据集对比实验
表2 GEFC2012数据集对比实验
为了实现兼具模型个性化和隐私保护个性化的电力负荷预测方案，本文提出了基于差分隐私的个性化联邦电力负荷预测方案。该方案不仅实现了客户端级别的隐私保护个性化，也提升了个性化模型的效用。本文在参数分析中主要聚焦于隐私保护部分，以求提供更多关于效用与安全权衡的参考，在未来的工作中，可以考虑探索聚类阶段的各项参数(如聚类方案等)对最终模型的影响。
作者介绍
谭智文
谭智文(1999)，女，硕士研究生，通信作者，主要研究方向为联邦学习与差分隐私，tanzwwen@163.com。
徐茹枝(1966)，女，博士，教授，主要研究方向为电力信息安全。
关志涛(1979)，男，博士，教授，主要研究方向为区块链与密码、人工智能安全。
