一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法与流程

本发明涉及能源优化，尤其涉及一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法。

背景技术：

1、在现代能源管理系统中，随着电力需求的不断增长和可再生能源比例的增加，传统的集中式能源管理方法已经无法满足日益复杂的能源系统需求。传统的集中式方法通常依赖于将所有数据集中到一个中央服务器进行分析和决策，这种方式存在多个问题，包括数据隐私风险、高延迟以及对系统弹性和安全性的挑战。

2、现有技术中的集中式机器学习方法通常要求将所有用户数据集中到一个中央位置进行训练。这种数据集中的方法带来了严重的隐私和安全问题，特别是在能源领域，用户的能源使用数据可能包含敏感的个人信息。此外，集中化的数据存储和处理方式使得系统易受单点故障影响，一旦中央服务器遭到攻击或发生故障，整个系统的运行将受到严重影响。

3、随着物联网设备的普及，能源系统中涉及的数据种类变得更加多样化，包括时间序列数据、图像数据、文本数据等。然而，现有的能源管理系统往往缺乏有效处理和融合多种数据类型的能力。多模态数据的处理和分析能力不足，使得系统在面对复杂多变的能源需求和供应场景时，预测和决策的准确性大打折扣。此外，由于不同数据类型之间的相互关联性没有得到充分利用，现有系统难以提供全面的能源系统状态分析和优化方案。

4、现有技术中还存在对专家知识和操作经验的利用不足的问题。传统的能源管理系统通常依赖于预定义的规则和策略，缺乏动态调整能力和自适应性。当实际情况偏离预设的条件时，这些系统往往无法及时调整，导致能源资源分配不合理。例如，在可再生能源供应波动较大的情况下，系统可能无法有效利用可再生能源，导致能源浪费或供需不平衡。此外，传统系统通常缺乏从专家操作中学习和提取知识的能力，未能充分利用专家的经验来优化能源管理策略。

5、在现有的能源管理系统中，缺乏一种有效的机制来确保数据和交易的透明性与不可篡改性。这种缺陷容易导致用户对系统的不信任，尤其是在能源交易和数据使用的透明度要求日益提高的今天。区块链技术的应用在这一方面具有巨大的潜力，然而目前的系统中，区块链技术的应用还不够成熟和广泛，无法充分发挥其在提高系统透明性和安全性方面的优势。

6、此外，现有技术中的能源管理系统在用户参与和体验方面也存在明显的不足。大多数系统仅提供单向的信息传递，用户往往处于被动接收状态，缺乏互动和参与感。这种情况不仅降低了用户对系统的满意度，也使得用户难以获得个性化的能源管理建议，无法根据自己的需求和偏好进行合理的能源使用和优化。

7、因此，如何提供一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，本发明结合联邦学习、软演员-评论家算法、逆强化学习及多模态数据融合技术，优化能源分配策略，通过数字孪生和区块链技术确保系统的透明性和数据安全性，提供了一个集成高效、智能和个性化的能源管理系统。系统具备数据隐私保护、智能化决策、自适应控制等优点，同时通过用户友好的界面和自然语言处理接口，提升了用户体验，增强了用户参与度，适用于复杂多变的能源管理场景，具有显著的技术优势和市场应用价值。

2、根据本发明实施例的一种基于联邦学习的能源行业智能算法优化方法，包括如下步骤：

3、s1、在各参与方的本地设备部署边缘计算节点，收集并预处理本地能源数据；

4、s2、从各参与方的历史操作记录和专家操作中，获取并预处理专家示例数据；

5、s3、应用多模态数据融合技术，将本地能源数据和专家示例数据进行整合，并构建综合数据集；

6、s4、各参与方在本地设备上使用联邦自适应优化算法对综合数据集进行本地模型训练，并生成本地模型更新；

7、s5、将本地模型更新上传至中央服务器，中央服务器对来自各参与方的本地模型更新进行聚合，生成全局模型；

8、s6、在全局模型中应用软演员-评论家算法，并结合逆强化学习技术，从专家示例数据集中推断隐含奖励函数，优化能源分配策略，实现自适应控制和动态调整能源供应；

9、s7、使用数字孪生技术创建虚拟仿真环境，集成区块链技术对全局模型的性能进行测试和优化；

10、s8、提供用户友好的界面和自然语言处理接口，实现个性化的能源管理建议。

11、进一步的，所述s3具体包括：

12、s31、对本地能源数据和专家示例数据进行特征提取，得到本地能源数据特征向量和专家示例数据特征向量；

13、s32、应用多模态数据融合技术，并采用动态注意力机制为每种模态数据分配注意力权重，将本地能源数据特征向量和专家示例数据特征向量进行加权合并，形成综合特征向量集合：

14、;

15、其中，表示综合特征向量，和表示权重矩阵；

16、s33、定义多任务学习的损失函数loss学习权重矩阵，结合回归误差和分类误差的加权求和；

17、s34、将融合后的综合特征向量集合按时间顺序排列，构建用于训练和测试的综合数据集。

18、更进一步，所述s33具体包括：

19、;

20、其中，m表示回归任务的样本数，表示真实值，表示回归任务的模型预测值，n表示分类任务的样本数，表示分类任务的真实标签，表示分类任务的模型预测标签，，和表示损失权重系数，crossentropy表示交叉熵函数。

21、更进一步，所述s4具体包括：

22、s41、初始化本地模型参数，使用随机数生成器或预训练模型进行参数初始化，参数初始化的结果将作为本地模型的初始状态；

23、s42、使用联邦自适应优化算法对综合数据集进行本地模型训练，采用一种改进的动态加权聚合策略，根据各参与方数据的重要性和贡献度动态调整加权系数，目标函数定义为：

24、;

25、其中，表示总损失函数，表示模型参数，表示模型的预测输出，表示输入样本，l表示预测误差损失函数，表示正则化参数，表示正则化项，n表示参与方数量，表示第i个参与方的权重：

26、;

27、其中，表示第i个参与方的贡献度，表示所有参与方贡献度的平均值，表示调节参数，用于控制权重的动态变化范围；

28、s43、在训练过程中，使用一种改进的自适应优化器进行参数更新，优化器结合了动量梯度下降法和自然梯度下降法；

29、s44、生成各参与方本地模型更新，其中表示第i个参与方的本地模型更新。

30、更进一步，所述s43具体包括：

31、更新规则为：

32、;

33、其中，表示学习率，表示当前时刻的模型参数，表示下一时刻的模型参数，表示自然梯度调整后的动量项，表示一个接近零的非零数，表示自然梯度调整后的二阶动量项：

34、;

35、;

36、其中，f表示费舍尔信息矩阵，表示一阶动量项的衰减系数，表示二阶动量项的衰减系数，表示自然梯度项的权重，表示当前梯度，表示t时刻的传统动量项，表示t-1时刻的传统动量项，表示t-1时刻的二阶动量项。

37、更进一步，所述s5具体包括：

38、s51、各参与方将本地模型更新通过安全加密的通信协议上传至中央服务器；

39、s52、中央服务器接收来自各参与方的本地模型更新，并对本地模型更新的有效性进行验证，验证的标准包括模型参数的一致性和数据完整性；

40、s53、验证通过后，中央服务器对来自各参与方的本地模型更新进行聚合，新的全局模型参数；

41、该公式不仅考虑了各参与方的数据量，还引入了模型参数更新幅度的影响因素，并且通过指数衰减函数来动态调整各参与方的权重。这种自适应的权重更新机制可以更好地控制模型聚合的效果，防止异常值的影响，同时更加精确地反映每个参与方对全局模型的贡献。这种设计能够提高联邦学习过程中全局模型的收敛速度和最终性能，使得模型更加鲁棒和精确。

42、s54、中央服务器根据聚合规则生成新的全局模型参数，并使用自适应权重更新机制对各参与方的权重进行动态调整，确保在聚合过程中平衡各参与方的贡献；

43、s55、将计算出的新全局模型参数分发至各参与方，各参与方使用新的全局模型参数对本地模型进行更新，并再次执行本地模型训练，用以进一步优化本地模型的性能；

44、s56、在新一轮的训练和更新过程中，中央服务器持续监控全局模型的收敛情况；

45、s57、重复步骤s51至s56，直到全局模型达到预设的收敛条件或者达到最大训练轮次为止。

46、更进一步，所述s53具体包括：

47、;

48、其中，表示新的全局模型参数，n表示参与方总数，表示调整项，

49、;

50、表示第i个参与方的数据集权重，表示第i个参与方的数据集大小，表示第j个参与方的数据集大小，表示第i个参与方的模型参数更新幅度。

51、更进一步，所述s6具体包括：

52、s61、从专家示例数据集中提取专家操作的状态和动作对；

53、s62、使用逆强化学习技术，从专家示例数据集中推断出隐含的奖励函数；

54、s63、在全局模型的基础上构建软演员-评论家算法的学习框架，包括策略网络和q值网络，其中策略网络用于生成动作选择策略，q值网络用于评估状态-动作对的价值；

55、s64、定义目标函数，用于最大化策略的熵：

56、;

57、其中，表示熵项系数；此目标函数包含两个部分：q值函数部分代表期望的回报，熵项用于鼓励策略的探索性，防止过早收敛到次优解。

58、s65、通过更新q值函数反映即时奖励r(s,a)和未来状态的期望价值：

59、;

60、其中，表示折扣因子，表示未来回报的折扣，s'表示下一状态，p表示状态转移概率，表示目标价值函数：

61、;

62、其中，a'表示下一步操作；

63、s66、使用基于梯度下降的优化方法，更新策略网络和q值网络的参数和，优化过程中最大化目标函数，确保策略生成的动作在不同状态下具有最高的期望价值；

64、s67、在全局模型的训练过程中，反复执行步骤s62-s66，实现自适应控制和动态调整能源供应,逐步提升能源分配策略的有效性，实现自适应控制和动态调整能源供应。

65、结合了专家示例数据的隐含奖励推断与基于sac的策略优化，提供了一个多元化的数据来源和强大的决策机制，适用于复杂的能源分配场景。

66、更进一步，所述s62具体包括：

67、;

68、其中，表示特征函数，代表状态s下采取动作a的特定属性，n表示特征函数的数量，表示与特征函数对应的权重参数，s表示专家操作时的环境状态，a表示专家在特定状态下采取的操作。

69、更进一步，所述s7具体包括：

70、s71、利用数字孪生技术建立虚拟仿真环境，模拟真实能源系统的运行状态和动态变化，虚拟仿真环境中的模型参数基于历史数据和实时数据进行校准；

71、s72、在虚拟仿真环境中，应用基于区块链技术的分布式账本系统，记录所有仿真过程中的数据操作和决策路径，确保数据的透明性和不可篡改性；

72、s73、在仿真过程中，对全局模型的各项性能指标进行测试和优化；

73、s74、利用区块链智能合约技术，自动化执行仿真过程中设定的策略和规则，智能合约的执行逻辑依据专家示例数据集中的最佳实践和逆强化学习推断的奖励函数；

74、s75、通过在虚拟仿真环境中实施多次仿真试验，对全局模型进行迭代优化，以减少实际应用中的潜在风险和不确定性；

75、s76、仿真环境中的关键参数和结果均被记录在区块链网络中，各节点间通过merkle树验证数据一致性和完整性；

76、s77、在仿真结束后，生成包含优化建议和风险评估的仿真报告，报告内容包括全局模型在不同场景下的表现以及对能源分配策略的改进建议；

77、s78、仿真报告及所有数据均通过加密存储在区块链网络中，确保其安全性和隐私性，同时提供访问控制和权限管理机制，只有授权用户可以访问和查看报告内容。

78、本发明的有益效果是：

79、本发明通过引入联邦学习、逆强化学习、多模态数据融合技术以及数字孪生和区块链技术，显著提升了能源行业智能算法优化的整体效能和安全性。在数据隐私保护方面，联邦学习使得各参与方可以在不共享原始数据的前提下协同训练模型，有效防止数据泄露和隐私侵犯，满足了用户对数据安全的高标准要求。此外，联邦自适应优化算法的使用，使得系统能够更好地适应各参与方的异构数据分布，显著提升了模型聚合的准确性和效率。

80、多模态数据融合技术的应用，解决了现有系统中难以处理多种数据类型的瓶颈问题。通过对本地能源数据和专家示例数据的整合，构建综合数据集，系统能够更加全面地分析和理解能源系统的运行状态。这种多样化的数据源和融合方式，极大地提高了模型的预测能力和决策准确性，尤其是在处理复杂和多变的能源需求场景时，表现尤为突出。与此同时，逆强化学习技术的引入，使得系统能够从专家操作中学习并推断出隐含的奖励函数，从而优化能源分配策略，实现自适应控制和动态调整。这种基于专家经验的学习机制，不仅提升了系统的智能化水平，也增强了其在应对实际场景变化时的灵活性和适应性。

81、数字孪生技术的应用，为系统提供了一个虚拟仿真环境，使得全局模型的性能能够在安全、可控的条件下进行测试和优化。通过这种虚拟仿真，系统可以提前预测并规避潜在风险，优化能源分配策略，确保在实际应用中的高效和稳定运行。此外，区块链技术的集成，则确保了系统在数据和交易记录方面的透明性和不可篡改性。智能合约的应用，使得仿真过程中设定的策略和规则能够自动化执行，进一步提升了系统的自动化和可靠性。这不仅增加了用户对系统的信任度，也为能源交易的公平性和安全性提供了保障。

82、在用户体验方面，本发明通过提供用户友好的界面和自然语言处理接口，极大地提升了用户的参与度和体验感。用户可以通过直观的界面和自然的语音交互方式，方便地获取个性化的能源管理建议。这种高效的用户交互机制，使得用户不再是被动的接受者，而是能够主动参与到能源管理过程中，依据自身需求做出合理的能源使用决策。