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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司申请的专利一种基于联邦学习的5G智能电网入侵检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114980109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210710073.4，技术领域涉及：H04W12/121；该发明授权一种基于联邦学习的5G智能电网入侵检测方法是由孙鑫;林文彬;陈锦山;祁琦;邓超平;林国栋;陈世春;余斯航;李兆祥;刘龙辉设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的5G智能电网入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于联邦学习的5G智能电网入侵检测方法。包括：步骤S1、家用电器通过家域网（HANs）将电力数据和流量信息传输至智能电表；步骤S2、智能电表根据收集到的数据在本地训练一个基于Transformer的入侵检测模型；步骤S3、智能电表接入5G基站以上传训练好的入侵检测模型；步骤S4、各个基站在部署在其附近的边缘服务器处聚合收到的入侵检测模型，得到簇模型；步骤S5、基站将簇模型上传至云端服务器进行全局聚合，得到的全局模型之后，将下发给智能电表以开始新一轮的训练；步骤S6、通过多次执行步骤S2‑S5，各个智能电表将使用最终得到的入侵检测模型直接在本地执行入侵检测。

本发明授权一种基于联邦学习的5G智能电网入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的5G智能电网入侵检测方法，提供一系统，包括若干智能电表、5G基站、边缘服务器和云端服务器，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、智能电表通过家域网HANs收集家用电器的用电数据和流量信息；步骤S2、智能电表利用收集到的数据在本地训练一个基于Transformer的入侵检测模型；步骤S3、智能电表接入5G基站，上传步骤S2中训练好的入侵检测模型；步骤S4、5G基站接收到在其覆盖范围内参与联邦学习的智能电表上传的入侵检测模型后，通过部署在5G基站附近的边缘服务器处聚合收到的入侵检测模型，得到簇模型；步骤S5、5G基站将聚合得到的簇模型通过5G核心网传输至云端服务器进行全局聚合；云端服务器得到全局模型后，将全局模型下发至智能电表开始新一轮训练；步骤S6、通过多次迭代步骤S2-S5，各个智能电表最终将得到一个高效的入侵检测模型，并且使用高效的入侵检测模型直接在本地执行入侵检测；所述步骤S2具体为：智能电表将根据本地的数据训练一个基于Transformer的入侵检测模型，在训练过程中使用梯度更新方法来更新模型，即： 其中表示第t次迭代时，智能电表i的基于Transformer的入侵检测模型，Di是智能电表i的本地数据集，μ为学习率，表示在第t次迭代时，设备i本地的损失函数，因此，表示该损失函数的梯度；所述的基于Transformer的入侵检测模型，具体为：基于Transformer的入侵检测模型包括两个Transformer层和两个特征提取层，其中，Transformer层由多头注意力层和前馈网络组成，特征提取层包含卷积层和池化层；假设x,y是原始数据集中的一个样本，其中y为当前样本的标签，x为当前样本的输入特征；输入特征x是由类别特征xcate和数值特征xnum组成的x＝{xnum,xcate}；在训练或预测过程中，类别特征xcate先经过嵌入层将每个类别特征转化为相同长度的嵌入向量，然后输入Transformer层来提取类别特征之间的相关性；数值特征xnum先经过层标准化对所有神经元节点进行规范化，然后输入特征提取层来提取特征；之后，Transformer层和特征提取层的输出经过融合层和多层感知机输出结果。

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