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龙图腾网获悉南方电网人工智能科技有限公司申请的专利电网业务数据处理方法、装置和计算机设备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：CN119250225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411098142.6，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权电网业务数据处理方法、装置和计算机设备是由赵必美;朱亚峰;董召杰;李科德;余煜塬;冯勤宇;张焕明;钟佳益;黄冠;张健军设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本电网业务数据处理方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：接收多个客户端反馈的多组第一模型参数，将第一模型参数确定为样本点，得到样本数据集，针对每一样本点，基于样本点与样本点的相邻样本点之间的距离，确定样本点的距离逆数密度，基于距离逆数密度，确定样本点的局部密度修正项，基于距离逆数密度和局部密度修正项，确实样本点的局部密度，基于各样本点的局部密度，对样本数据集进行聚类，将数据分布相似的客户端划分至相同的客户端集合，得到多个客户端集合，调度多个客户端，使得相同客户端集合中的客户端共享模型参数，通过联邦学习的方式共同训练模型。采用本方法能够提高模型训练精度。

本发明授权电网业务数据处理方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种电网业务数据处理方法，其特征在于，应用于联邦学习框架的中心服务器，所述联邦学习框架包括所述中心服务器和多个与所述中心服务器连接的客户端，所述方法包括： 获取电网业务数据，所述电网业务数据包括电力消耗量、发电量、设备运行数据和环境数据； 调用已训练的数据处理模型，对所述电网业务数据进行数据处理，得到数据处理结果； 其中，所述数据处理模型采用以下方式训练得到： 接收多个客户端反馈的多组第一模型参数，将所述第一模型参数确定为样本点，得到样本数据集，所述第一模型参数由所述客户端基于本地的电网业务训练数据集对待训练的数据处理模型进行训练得到； 针对每一所述样本点，基于所述样本点与所述样本点的相邻样本点之间的距离，确定所述样本点的距离逆数密度，基于所述样本点的距离逆数密度、与所述相邻样本点的距离逆数密度之间的大小关系，确定局部密度修正项，基于所述距离逆数密度和所述局部密度修正项，确实所述样本点的局部密度，所述相邻样本点为所述样本点的预设的距离范围内的样本点； 根据各所述样本点的局部密度，确定各所述样本点的高局部密度点距离，基于所述局部密度和所述高局部密度点距离，确定各所述样本点的决策值，基于各所述样本点的决策值的二阶差分，从所述样本数据集中筛选出聚类中心、以及为所述聚类中心分配非聚类中心的样本点，得到多个样本聚类簇，基于多个所述样本聚类簇，将数据分布相似的客户端划分至相同的客户端集合，得到多个客户端集合； 调度多个客户端，使得相同客户端集合中的客户端共享模型参数，通过联邦学习的方式共同训练模型，得到已训练的数据处理模型。

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