一种面向电力系统的联邦学习架构

    公开(公告)号:CN116663656A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310592716.4

    申请日:2023-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种面向电力系统的联邦学习架构,应用于边缘计算场景,包括云层、边缘层和终端层,其中,终端层包括终端设备,终端设备使用本地数据集进行本地模型训练,同时使用周期性策略进行更新;边缘层包括预测模块和选择模块,预测模块采用基于终端设备负载预测算法,预测终端设备未来的工作量;选择模块采用终端设备选择算法对终端设备训练价值进行多维度评估,并选择每轮价值最高的终端设备参与训练;云层包括云服务器,云服务器聚合全局模型并广播参数。本发明能够在大幅降低掉队率、略微提升模型准确率的条件下,显著提高模型的收敛速度,减少训练时间,提高训练效率。

    一种用于开关柜检修过程中的防小动物装置

    公开(公告)号:CN216649026U

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202122353520.9

    申请日:2021-09-27

    Abstract: 本实用新型提供了一种用于开关柜检修过程中的防小动物装置,与开关柜的门洞配合安装,包括安装框、进出框及设置在安装框一侧与进料框一侧之间的可伸缩的绝缘罩体,安装框、绝缘罩体与进出框构成检修通道;安装框另一侧罩设在门洞外并与门洞外侧可拆卸封闭连接,进出框另一侧设有用于封闭检修通道端口的挡板。防小动物装置主要是将开关柜的门洞进行了延伸;本实用新型的安装框、绝缘罩体与进出框构成检修通道,将该检修通道的一端与门洞可拆卸封闭连接,相当于将开关柜的进口延伸至检修通道的另一端,然后通过挡板就能将该进口进行封闭,进而实现对开关柜门洞的封闭,能有效避免开关柜检修时用于柜门开启导致的小动物容易进入柜体内的问题。

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