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考虑用户隐私的负荷预测数据安全保护方案1
考虑用户隐私的负荷预测数据安全保护方案
摘要
随着智能电网和能源互联网的快速发展,电力负荷预测作为电力系统运行和规划
的重要基础,其准确性和可靠性对电力系统的安全稳定运行具有决定性影响。然而,负
荷预测所需的大量用户用电数据包含敏感的个人信息,如何在保证预测精度的同时保
护用户隐私,成为当前电力行业面临的重要挑战。本报告提出了一套系统化的负荷预测
数据安全保护方案,通过融合隐私计算、联邦学习、差分
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