本發(fā)明涉及能源優(yōu)化，尤其涉及一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的能源行業(yè)智能算法優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代能源管理系統(tǒng)中，隨著電力需求的不斷增長和可再生能源比例的增加，傳統(tǒng)的集中式能源管理方法已經(jīng)無法滿足日益復(fù)雜的能源系統(tǒng)需求。傳統(tǒng)的集中式方法通常依賴于將所有數(shù)據(jù)集中到一個(gè)中央服務(wù)器進(jìn)行分析和決策，這種方式存在多個(gè)問題，包括數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)、高延遲以及對系統(tǒng)彈性和安全性的挑戰(zhàn)。

2、現(xiàn)有技術(shù)中的集中式機(jī)器學(xué)習(xí)方法通常要求將所有用戶數(shù)據(jù)集中到一個(gè)中央位置進(jìn)行訓(xùn)練。這種數(shù)據(jù)集中的方法帶來了嚴(yán)重的隱私和安全問題，特別是在能源領(lǐng)域，用戶的能源使用數(shù)據(jù)可能包含敏感的個(gè)人信息。此外，集中化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理方式使得系統(tǒng)易受單點(diǎn)故障影響，一旦中央服務(wù)器遭到攻擊或發(fā)生故障，整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行將受到嚴(yán)重影響。

3、隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，能源系統(tǒng)中涉及的數(shù)據(jù)種類變得更加多樣化，包括時(shí)間序列數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等。然而，現(xiàn)有的能源管理系統(tǒng)往往缺乏有效處理和融合多種數(shù)據(jù)類型的能力。多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理和分析能力不足，使得系統(tǒng)在面對復(fù)雜多變的能源需求和供應(yīng)場景時(shí)，預(yù)測和決策的準(zhǔn)確性大打折扣。此外，由于不同數(shù)據(jù)類型之間的相互關(guān)聯(lián)性沒有得到充分利用，現(xiàn)有系統(tǒng)難以提供全面的能源系統(tǒng)狀態(tài)分析和優(yōu)化方案。

4、現(xiàn)有技術(shù)中還存在對專家知識(shí)和操作經(jīng)驗(yàn)的利用不足的問題。傳統(tǒng)的能源管理系統(tǒng)通常依賴于預(yù)定義的規(guī)則和策略，缺乏動(dòng)態(tài)調(diào)整能力和自適應(yīng)性。當(dāng)實(shí)際情況偏離預(yù)設(shè)的條件時(shí)，這些系統(tǒng)往往無法及時(shí)調(diào)整，導(dǎo)致能源資源分配不合理。例如，在可再生能源供應(yīng)波動(dòng)較大的情況下，系統(tǒng)可能無法有效利用可再生能源，導(dǎo)致能源浪費(fèi)或供需不平衡。此外，傳統(tǒng)系統(tǒng)通常缺乏從專家操作中學(xué)習(xí)和提取知識(shí)的能力，未能充分利用專家的經(jīng)驗(yàn)來優(yōu)化能源管理策略。

5、在現(xiàn)有的能源管理系統(tǒng)中，缺乏一種有效的機(jī)制來確保數(shù)據(jù)和交易的透明性與不可篡改性。這種缺陷容易導(dǎo)致用戶對系統(tǒng)的不信任，尤其是在能源交易和數(shù)據(jù)使用的透明度要求日益提高的今天。區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用在這一方面具有巨大的潛力，然而目前的系統(tǒng)中，區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用還不夠成熟和廣泛，無法充分發(fā)揮其在提高系統(tǒng)透明性和安全性方面的優(yōu)勢。

6、此外，現(xiàn)有技術(shù)中的能源管理系統(tǒng)在用戶參與和體驗(yàn)方面也存在明顯的不足。大多數(shù)系統(tǒng)僅提供單向的信息傳遞，用戶往往處于被動(dòng)接收狀態(tài)，缺乏互動(dòng)和參與感。這種情況不僅降低了用戶對系統(tǒng)的滿意度，也使得用戶難以獲得個(gè)性化的能源管理建議，無法根據(jù)自己的需求和偏好進(jìn)行合理的能源使用和優(yōu)化。

7、因此，如何提供一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的能源行業(yè)智能算法優(yōu)化方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的能源行業(yè)智能算法優(yōu)化方法，本發(fā)明結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)、軟演員-評論家算法、逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，優(yōu)化能源分配策略，通過數(shù)字孿生和區(qū)塊鏈技術(shù)確保系統(tǒng)的透明性和數(shù)據(jù)安全性，提供了一個(gè)集成高效、智能和個(gè)性化的能源管理系統(tǒng)。系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、智能化決策、自適應(yīng)控制等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)通過用戶友好的界面和自然語言處理接口，提升了用戶體驗(yàn)，增強(qiáng)了用戶參與度，適用于復(fù)雜多變的能源管理場景，具有顯著的技術(shù)優(yōu)勢和市場應(yīng)用價(jià)值。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的能源行業(yè)智能算法優(yōu)化方法，包括如下步驟：

3、s1、在各參與方的本地設(shè)備部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，收集并預(yù)處理本地能源數(shù)據(jù)；

4、s2、從各參與方的歷史操作記錄和專家操作中，獲取并預(yù)處理專家示例數(shù)據(jù)；

5、s3、應(yīng)用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將本地能源數(shù)據(jù)和專家示例數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并構(gòu)建綜合數(shù)據(jù)集；

6、s4、各參與方在本地設(shè)備上使用聯(lián)邦自適應(yīng)優(yōu)化算法對綜合數(shù)據(jù)集進(jìn)行本地模型訓(xùn)練，并生成本地模型更新；

7、s5、將本地模型更新上傳至中央服務(wù)器，中央服務(wù)器對來自各參與方的本地模型更新進(jìn)行聚合，生成全局模型；

8、s6、在全局模型中應(yīng)用軟演員-評論家算法，并結(jié)合逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，從專家示例數(shù)據(jù)集中推斷隱含獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，優(yōu)化能源分配策略，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制和動(dòng)態(tài)調(diào)整能源供應(yīng)；

9、s7、使用數(shù)字孿生技術(shù)創(chuàng)建虛擬仿真環(huán)境，集成區(qū)塊鏈技術(shù)對全局模型的性能進(jìn)行測試和優(yōu)化；

10、s8、提供用戶友好的界面和自然語言處理接口，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的能源管理建議。

11、進(jìn)一步的，所述s3具體包括：

12、s31、對本地能源數(shù)據(jù)和專家示例數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到本地能源數(shù)據(jù)特征向量和專家示例數(shù)據(jù)特征向量；

13、s32、應(yīng)用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，并采用動(dòng)態(tài)注意力機(jī)制為每種模態(tài)數(shù)據(jù)分配注意力權(quán)重，將本地能源數(shù)據(jù)特征向量和專家示例數(shù)據(jù)特征向量進(jìn)行加權(quán)合并，形成綜合特征向量集合：

14、;

15、其中，表示綜合特征向量，和表示權(quán)重矩陣；

16、s33、定義多任務(wù)學(xué)習(xí)的損失函數(shù)loss學(xué)習(xí)權(quán)重矩陣，結(jié)合回歸誤差和分類誤差的加權(quán)求和；

17、s34、將融合后的綜合特征向量集合按時(shí)間順序排列，構(gòu)建用于訓(xùn)練和測試的綜合數(shù)據(jù)集。

18、更進(jìn)一步，所述s33具體包括：

19、;

20、其中，m表示回歸任務(wù)的樣本數(shù)，表示真實(shí)值，表示回歸任務(wù)的模型預(yù)測值，n表示分類任務(wù)的樣本數(shù)，表示分類任務(wù)的真實(shí)標(biāo)簽，表示分類任務(wù)的模型預(yù)測標(biāo)簽，，和表示損失權(quán)重系數(shù)，crossentropy表示交叉熵函數(shù)。

21、更進(jìn)一步，所述s4具體包括：

22、s41、初始化本地模型參數(shù)，使用隨機(jī)數(shù)生成器或預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行參數(shù)初始化，參數(shù)初始化的結(jié)果將作為本地模型的初始狀態(tài)；

23、s42、使用聯(lián)邦自適應(yīng)優(yōu)化算法對綜合數(shù)據(jù)集進(jìn)行本地模型訓(xùn)練，采用一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)加權(quán)聚合策略，根據(jù)各參與方數(shù)據(jù)的重要性和貢獻(xiàn)度動(dòng)態(tài)調(diào)整加權(quán)系數(shù)，目標(biāo)函數(shù)定義為：

24、;

25、其中，表示總損失函數(shù)，表示模型參數(shù)，表示模型的預(yù)測輸出，表示輸入樣本，l表示預(yù)測誤差損失函數(shù)，表示正則化參數(shù)，表示正則化項(xiàng)，n表示參與方數(shù)量，表示第i個(gè)參與方的權(quán)重：

26、;

27、其中，表示第i個(gè)參與方的貢獻(xiàn)度，表示所有參與方貢獻(xiàn)度的平均值，表示調(diào)節(jié)參數(shù)，用于控制權(quán)重的動(dòng)態(tài)變化范圍；

28、s43、在訓(xùn)練過程中，使用一種改進(jìn)的自適應(yīng)優(yōu)化器進(jìn)行參數(shù)更新，優(yōu)化器結(jié)合了動(dòng)量梯度下降法和自然梯度下降法；

29、s44、生成各參與方本地模型更新，其中表示第i個(gè)參與方的本地模型更新。

30、更進(jìn)一步，所述s43具體包括：

31、更新規(guī)則為：

32、;

33、其中，表示學(xué)習(xí)率，表示當(dāng)前時(shí)刻的模型參數(shù)，表示下一時(shí)刻的模型參數(shù)，表示自然梯度調(diào)整后的動(dòng)量項(xiàng)，表示一個(gè)接近零的非零數(shù)，表示自然梯度調(diào)整后的二階動(dòng)量項(xiàng)：

34、;

35、;

36、其中，f表示費(fèi)舍爾信息矩陣，表示一階動(dòng)量項(xiàng)的衰減系數(shù)，表示二階動(dòng)量項(xiàng)的衰減系數(shù)，表示自然梯度項(xiàng)的權(quán)重，表示當(dāng)前梯度，表示t時(shí)刻的傳統(tǒng)動(dòng)量項(xiàng)，表示t-1時(shí)刻的傳統(tǒng)動(dòng)量項(xiàng)，表示t-1時(shí)刻的二階動(dòng)量項(xiàng)。

37、更進(jìn)一步，所述s5具體包括：

38、s51、各參與方將本地模型更新通過安全加密的通信協(xié)議上傳至中央服務(wù)器；

39、s52、中央服務(wù)器接收來自各參與方的本地模型更新，并對本地模型更新的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn)包括模型參數(shù)的一致性和數(shù)據(jù)完整性；

40、s53、驗(yàn)證通過后，中央服務(wù)器對來自各參與方的本地模型更新進(jìn)行聚合，新的全局模型參數(shù)；

41、該公式不僅考慮了各參與方的數(shù)據(jù)量，還引入了模型參數(shù)更新幅度的影響因素，并且通過指數(shù)衰減函數(shù)來動(dòng)態(tài)調(diào)整各參與方的權(quán)重。這種自適應(yīng)的權(quán)重更新機(jī)制可以更好地控制模型聚合的效果，防止異常值的影響，同時(shí)更加精確地反映每個(gè)參與方對全局模型的貢獻(xiàn)。這種設(shè)計(jì)能夠提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中全局模型的收斂速度和最終性能，使得模型更加魯棒和精確。

42、s54、中央服務(wù)器根據(jù)聚合規(guī)則生成新的全局模型參數(shù)，并使用自適應(yīng)權(quán)重更新機(jī)制對各參與方的權(quán)重進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，確保在聚合過程中平衡各參與方的貢獻(xiàn)；

43、s55、將計(jì)算出的新全局模型參數(shù)分發(fā)至各參與方，各參與方使用新的全局模型參數(shù)對本地模型進(jìn)行更新，并再次執(zhí)行本地模型訓(xùn)練，用以進(jìn)一步優(yōu)化本地模型的性能；

44、s56、在新一輪的訓(xùn)練和更新過程中，中央服務(wù)器持續(xù)監(jiān)控全局模型的收斂情況；

45、s57、重復(fù)步驟s51至s56，直到全局模型達(dá)到預(yù)設(shè)的收斂條件或者達(dá)到最大訓(xùn)練輪次為止。

46、更進(jìn)一步，所述s53具體包括：

47、;

48、其中，表示新的全局模型參數(shù)，n表示參與方總數(shù)，表示調(diào)整項(xiàng)，

49、;

50、表示第i個(gè)參與方的數(shù)據(jù)集權(quán)重，表示第i個(gè)參與方的數(shù)據(jù)集大小，表示第j個(gè)參與方的數(shù)據(jù)集大小，表示第i個(gè)參與方的模型參數(shù)更新幅度。

51、更進(jìn)一步，所述s6具體包括：

52、s61、從專家示例數(shù)據(jù)集中提取專家操作的狀態(tài)和動(dòng)作對；

53、s62、使用逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，從專家示例數(shù)據(jù)集中推斷出隱含的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；

54、s63、在全局模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建軟演員-評論家算法的學(xué)習(xí)框架，包括策略網(wǎng)絡(luò)和q值網(wǎng)絡(luò)，其中策略網(wǎng)絡(luò)用于生成動(dòng)作選擇策略，q值網(wǎng)絡(luò)用于評估狀態(tài)-動(dòng)作對的價(jià)值；

55、s64、定義目標(biāo)函數(shù)，用于最大化策略的熵：

56、;

57、其中，表示熵項(xiàng)系數(shù)；此目標(biāo)函數(shù)包含兩個(gè)部分：q值函數(shù)部分代表期望的回報(bào)，熵項(xiàng)用于鼓勵(lì)策略的探索性，防止過早收斂到次優(yōu)解。

58、s65、通過更新q值函數(shù)反映即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)r(s,a)和未來狀態(tài)的期望價(jià)值：

59、;

60、其中，表示折扣因子，表示未來回報(bào)的折扣，s'表示下一狀態(tài)，p表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，表示目標(biāo)價(jià)值函數(shù)：

61、;

62、其中，a'表示下一步操作；

63、s66、使用基于梯度下降的優(yōu)化方法，更新策略網(wǎng)絡(luò)和q值網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和，優(yōu)化過程中最大化目標(biāo)函數(shù)，確保策略生成的動(dòng)作在不同狀態(tài)下具有最高的期望價(jià)值；

64、s67、在全局模型的訓(xùn)練過程中，反復(fù)執(zhí)行步驟s62-s66，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制和動(dòng)態(tài)調(diào)整能源供應(yīng),逐步提升能源分配策略的有效性，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制和動(dòng)態(tài)調(diào)整能源供應(yīng)。

65、結(jié)合了專家示例數(shù)據(jù)的隱含獎(jiǎng)勵(lì)推斷與基于sac的策略優(yōu)化，提供了一個(gè)多元化的數(shù)據(jù)來源和強(qiáng)大的決策機(jī)制，適用于復(fù)雜的能源分配場景。

66、更進(jìn)一步，所述s62具體包括：

67、;

68、其中，表示特征函數(shù)，代表狀態(tài)s下采取動(dòng)作a的特定屬性，n表示特征函數(shù)的數(shù)量，表示與特征函數(shù)對應(yīng)的權(quán)重參數(shù)，s表示專家操作時(shí)的環(huán)境狀態(tài)，a表示專家在特定狀態(tài)下采取的操作。

69、更進(jìn)一步，所述s7具體包括：

70、s71、利用數(shù)字孿生技術(shù)建立虛擬仿真環(huán)境，模擬真實(shí)能源系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化，虛擬仿真環(huán)境中的模型參數(shù)基于歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)；

71、s72、在虛擬仿真環(huán)境中，應(yīng)用基于區(qū)塊鏈技術(shù)的分布式賬本系統(tǒng)，記錄所有仿真過程中的數(shù)據(jù)操作和決策路徑，確保數(shù)據(jù)的透明性和不可篡改性；

72、s73、在仿真過程中，對全局模型的各項(xiàng)性能指標(biāo)進(jìn)行測試和優(yōu)化；

73、s74、利用區(qū)塊鏈智能合約技術(shù)，自動(dòng)化執(zhí)行仿真過程中設(shè)定的策略和規(guī)則，智能合約的執(zhí)行邏輯依據(jù)專家示例數(shù)據(jù)集中的最佳實(shí)踐和逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)推斷的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；

74、s75、通過在虛擬仿真環(huán)境中實(shí)施多次仿真試驗(yàn)，對全局模型進(jìn)行迭代優(yōu)化，以減少實(shí)際應(yīng)用中的潛在風(fēng)險(xiǎn)和不確定性；

75、s76、仿真環(huán)境中的關(guān)鍵參數(shù)和結(jié)果均被記錄在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，各節(jié)點(diǎn)間通過merkle樹驗(yàn)證數(shù)據(jù)一致性和完整性；

76、s77、在仿真結(jié)束后，生成包含優(yōu)化建議和風(fēng)險(xiǎn)評估的仿真報(bào)告，報(bào)告內(nèi)容包括全局模型在不同場景下的表現(xiàn)以及對能源分配策略的改進(jìn)建議；

77、s78、仿真報(bào)告及所有數(shù)據(jù)均通過加密存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，確保其安全性和隱私性，同時(shí)提供訪問控制和權(quán)限管理機(jī)制，只有授權(quán)用戶可以訪問和查看報(bào)告內(nèi)容。

78、本發(fā)明的有益效果是：

79、本發(fā)明通過引入聯(lián)邦學(xué)習(xí)、逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)以及數(shù)字孿生和區(qū)塊鏈技術(shù)，顯著提升了能源行業(yè)智能算法優(yōu)化的整體效能和安全性。在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方面，聯(lián)邦學(xué)習(xí)使得各參與方可以在不共享原始數(shù)據(jù)的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型，有效防止數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯，滿足了用戶對數(shù)據(jù)安全的高標(biāo)準(zhǔn)要求。此外，聯(lián)邦自適應(yīng)優(yōu)化算法的使用，使得系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)各參與方的異構(gòu)數(shù)據(jù)分布，顯著提升了模型聚合的準(zhǔn)確性和效率。

80、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應(yīng)用，解決了現(xiàn)有系統(tǒng)中難以處理多種數(shù)據(jù)類型的瓶頸問題。通過對本地能源數(shù)據(jù)和專家示例數(shù)據(jù)的整合，構(gòu)建綜合數(shù)據(jù)集，系統(tǒng)能夠更加全面地分析和理解能源系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。這種多樣化的數(shù)據(jù)源和融合方式，極大地提高了模型的預(yù)測能力和決策準(zhǔn)確性，尤其是在處理復(fù)雜和多變的能源需求場景時(shí)，表現(xiàn)尤為突出。與此同時(shí)，逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，使得系統(tǒng)能夠從專家操作中學(xué)習(xí)并推斷出隱含的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，從而優(yōu)化能源分配策略，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制和動(dòng)態(tài)調(diào)整。這種基于專家經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)機(jī)制，不僅提升了系統(tǒng)的智能化水平，也增強(qiáng)了其在應(yīng)對實(shí)際場景變化時(shí)的靈活性和適應(yīng)性。

81、數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用，為系統(tǒng)提供了一個(gè)虛擬仿真環(huán)境，使得全局模型的性能能夠在安全、可控的條件下進(jìn)行測試和優(yōu)化。通過這種虛擬仿真，系統(tǒng)可以提前預(yù)測并規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化能源分配策略，確保在實(shí)際應(yīng)用中的高效和穩(wěn)定運(yùn)行。此外，區(qū)塊鏈技術(shù)的集成，則確保了系統(tǒng)在數(shù)據(jù)和交易記錄方面的透明性和不可篡改性。智能合約的應(yīng)用，使得仿真過程中設(shè)定的策略和規(guī)則能夠自動(dòng)化執(zhí)行，進(jìn)一步提升了系統(tǒng)的自動(dòng)化和可靠性。這不僅增加了用戶對系統(tǒng)的信任度，也為能源交易的公平性和安全性提供了保障。

82、在用戶體驗(yàn)方面，本發(fā)明通過提供用戶友好的界面和自然語言處理接口，極大地提升了用戶的參與度和體驗(yàn)感。用戶可以通過直觀的界面和自然的語音交互方式，方便地獲取個(gè)性化的能源管理建議。這種高效的用戶交互機(jī)制，使得用戶不再是被動(dòng)的接受者，而是能夠主動(dòng)參與到能源管理過程中，依據(jù)自身需求做出合理的能源使用決策。