公开(公告)号：CN115759297A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211499518.5

申请日：2022-11-28

申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 ,  国家电网有限公司

发明人： 刘冬兰 ,  常英贤 ,  王勇 ,  刘新 ,  姚洪磊 ,  张昊 ,  王睿 ,  张方哲 ,  孙莉莉 ,  罗昕 ,  肖静 ,  于展鹏 ,  马雷 ,  陈剑飞 ,  刘晗 ,  李正浩 ,  于灏 ,  秦佳峰 ,  苏冰 ,  赵夫慧 ,  孙梦谦

IPC分类号： G06N20/20

摘要： 本申请涉及一种联邦学习方法，包括以下步骤：采集本地客户端的数据集，所述本地客户端接收服务器端的全局模型参数，确定所述本地模型的相关参数，训练所述本地客户端并获得本地客户端的本地模型，将所述本地模型的相关参数上传到服务器端；利用所述服务器端对本地模型的相关参数进行聚合，得到相关聚合参数，将所述相关聚合参数传输给每一本地客户端；重复前叙步骤，直到本地模型收敛或者达到最大训练次数。本申请能够解决本地客户端之间的数据非独立同分布的问题。

公开(公告)号：CN115618541A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211406101.X

申请日：2022-11-10

申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院

发明人： 姚洪磊 ,  刘冬兰 ,  刘新 ,  王勇 ,  常英贤 ,  王睿 ,  张昊 ,  张方哲 ,  孙莉莉 ,  罗昕 ,  马雷 ,  于灏 ,  秦佳峰 ,  苏冰 ,  赵勇 ,  井俊双 ,  王晓峰 ,  赵夫慧 ,  孙梦谦

IPC分类号： G06F30/18 ,  G06F30/20 ,  G06F119/02

摘要： 本发明公开的一种基于环形联邦学习的网络切片资源预测方法及系统，包括：获取VNFs序列中每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据；根据每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据和训练好的网络切片资源预测模型，获得网络切片所需资源的预测结果；其中，网络切片资源预测模型采用环形联邦学习框架构建，将每一个VNF所在物理节点作为参与联邦学习的客户端，为每一个客户端构建节点资源预测模型，将每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据对应输入到VNF所在物理节点的节点资源预测模型中，输出网络切片下一时刻所需资源预测结果。提高了网络切片资源预测的准确性。

公开(公告)号：CN115906630A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211451801.0

申请日：2022-11-18

申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院

发明人： 姚洪磊 ,  刘冬兰 ,  刘新 ,  王勇 ,  常英贤 ,  王睿 ,  张昊 ,  张方哲 ,  孙莉莉 ,  罗昕 ,  马雷 ,  于灏 ,  秦佳峰 ,  苏冰 ,  赵勇 ,  井俊双 ,  王晓峰 ,  赵夫慧 ,  孙梦谦

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F119/02

摘要： 一种基于联邦学习的5G基站能耗优化方法，联邦学习应用于5G基站能耗优化的方法。通过对不同场景下基站的数据进行联邦学习，实现对不同场景下能耗的精准预测，以更好地进行基站能耗优化。通过收集基站业务性能数据，使用聚类方法，自动预测并判断基站所处场景。通过将联邦学习应用于5G基站能耗优化，使得基站参与方无需上传数据，有效解决了数据通信和数据隐私方面的问题。