(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111398305.9 (22)申请日 2021.11.23 (71)申请人 国网北京市电力公司 地址 100031 北京市西城区前门西大街 41 号 申请人 国家电网有限公司 　北京邮电大 学 (72)发明人 温明时　赵广怀　尹康　郝佳恺　 张丽　徐绍军　海天翔　金明　 李俊芹　王萍萍　丰雷　李财云　 孙东军　刘晓宸　高鹏　赵鲲翔　 宋志鸿　王敏昭　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 代理人 曾红芳(51)Int.Cl. G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 20/00(2019.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 电力数据处理方法、 装置、 非易失性存储介 质及处理器 (57)摘要 本发明公开了一种电力数据处理方法、 装 置、 非易失性存储介质及处理器。 其中， 该方法包 括： 将第一全局模型依次下发至第一数量个电力 终端设备， 其中， 第一全局模型用于处理电力数 据； 接收电力终端设备上传的第二数量个第一本 地模型， 其中， 第二数量小于第一数量， 第一本地 模型为电力终端设备采用其本地的电力数据训 练第一全局模 型得到的； 聚合第一全局模型和第 二数量个第一本地模型， 得到第二全局模型。 本 发明解决了用于处理电力系统数据的模型迭代 效率较低的技 术问题。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114202070 A 2022.03.18 CN 114202070 A 1.一种电力数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 将第一全局模型依次下发至第一数量个电力终端设备， 其中， 所述第一全局模型用于 处理电力数据； 接收所述电力终端设备上传的第二数量个第一本地模型， 其中， 所述第二数量小于所 述第一数量， 所述第一本地模型为所述电力终端设备采用其本地的电力数据训练所述第一 全局模型 得到的； 聚合所述第一全局模型和所述第二数量个第一本地模型， 得到第二全局模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述第二数量为一个的情况下， 聚合得 到所述第二全局模型之后， 还 包括： 接收所述电力终端设备 上传的第三数量个第二本地模型； 依据预定规则， 聚合所述第二全局模型与所述第三数量个第二本地模型， 得到第三全 局模型， 其中， 所述预定规则包括： 所述第二全局模型每次与一个所述第二本地模型进行聚 合。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述预定规则还包括， 所述第二全局模型 依据如下公式进行模型的聚合： ω(l)＝(1‑α(l))ω(l‑1)+α(l)ωnew， 其中， ω(l)是第l次聚合后的所述第二全局模型， ω(l‑1)是第l‑1次聚合后的所述第二全 局模型， ωnew表示所述第二本地模 型中的一个模 型， α(l)表示所述第二本地模 型中的一个模 型在所述第二全局模型中的比例。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述接收所述电力终端设备上传的第 二数 量个第一本地模型， 包括： 基于调度优化模型， 生成调度优化策略； 基于所述调度优化策略， 为所述第一数量个电力终端设备上传模型的动作分配带宽， 其中， 当所述第一数量个电力终端设备根据所述分配带宽进行模型训练和上传的动作时， 所述第一数量个电力终端设备的总体资源损耗 最低。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 基于调度优化模型， 生成调度优化策略， 包 括： 获取所述第一数量个电力终端设备的参数信息； 根据所述参数信息、 时延模型和能耗模型， 计算所述电力终端设备执行模型训练和上 传动作时的时延损耗和能量损耗； 基于所述时延损耗、 所述能量损耗和所述调度优化模型， 生成所述调度优化策略。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述时延模型通过如下公式表示： Ti＝Ticmp+Ticom 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114202070 A 2其中， Ti表示第i台电力终端设备执行模型训练和上传动作时的时延损耗， 表示第 i台电力终端设备训练得到本地模型所用的时间， ci表示第i台电力终端设备训练一个数据 样本所需的CPU周期数， Ni表示第i台电力终端设备的本地训练集中的样本总数， fi表示第i 台电力终端设备的CPU频率， 表示第i台电力终端设备上传本地模型所用的时间， δ表 示本地模型的大小， ri表示第i台电力终端设备的数据平均传输 速率； 所述能耗模型通过如下公式表示： 其中， Ei表示第i台电力终端设备执行模型训练和上传动作时的能量损耗， 表示第 i台电力终端设备训练得到本地模型的能量损耗， 其中， β 表示第i台电力终端设备的计算芯 片组的有效电容系数， 表示第i台电力终端设备上传本地模型的能量损耗， pi表示第i 台电力终端设备的功率。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述调度优化模型包括： 深度Q网络模型， 其中， 所述深度Q网络模型的状态、 动作和奖励根据为使所述第一数量个电力终端设备的总 体资源损耗 最低的约束条件确定 。 8.一种电力数据处 理装置， 其特 征在于， 包括： 下发模块， 用于将第一全局模型依次下发至第 一数量个电力终端设备， 其中， 所述第一 全局模型用于处 理电力数据； 接收模块， 用于接收所述电力终端设备上传的第 二数量个第 一本地模型， 其中， 所述第 二数量小于所述第一数量， 所述第一本地模型为所述电力终端设备采用其本地的电力数据 训练所述第一全局模型 得到的； 聚合模块， 用于聚合所述第一全局模型和所述第二数量个第一本地模型， 得到第二全 局模型。 9.一种非易失性存储介质， 其特征在于， 所述非易失性存储介质包括存储的程序， 其 中， 在所述程序运行时控制所述 非易失性存储介质所在设备执行权利要求 1至7中任意一项 所述电力数据处 理方法。 10.一种处理器， 其特征在于， 所述处理器用于运行程序， 其中， 所述程序运行时执行权 利要求1至7中任意 一项所述电力数据处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114202070 A 3