基于横向联邦学习的分布式光伏超短期功率预测方法

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摘 要：针对目前大多数分布式光伏系统无法应对其所承载用户的复杂用能行为给并网过程造成的影响，且用户数据隐私问题导致传统集中式的预测算法并不适用的问题，提出一种基于横向联邦学习的分布式光伏超短期功率预测方法，结合历史数据、光伏阵列的出力和用户用能行为等信息在本地站点构建基于AdaRNN的功率预测模型，利用门控循环单元提取特征参数，用于横向联邦学习网络对模型参数的聚合优化，实现了用户数据的可用不可见。（剩余20316字）

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