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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网河北省电力有限公司信息通信分公司申请的专利基于联邦学习的人工智能模型训练方法、装置及系统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：CN114692868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210297072.1，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于联邦学习的人工智能模型训练方法、装置及系统是由李道兴;王晓辉;郭鹏天;季知祥;杨会峰;陈连栋设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的人工智能模型训练方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力自动化领域，公开了一种基于联邦学习的人工智能模型训练方法、装置及系统，包括：获取初始人工智能模型并发送至各计算节点；接收中心节点发送的初始人工智能模型，作为本地人工智能模型；迭代进行更新步骤，至预设更新迭代阈值或当前人工智能模型满足预设条件时，将当前人工智能模型作为训练完成人工智能模型，并发送至各计算节点；迭代进行梯度计算步骤至预设梯度计算迭代阈值，并接收中心节点发送的训练完成人工智能模型，或者，迭代进行梯度计算步骤至接收到中心节点发送的训练完成人工智能模型，采用训练完成人工智能模型更新本地人工智能模型。通过异步模型参数更新方法提升高性能计算节点的算力利用率，提升模型训练速度。

本发明授权基于联邦学习的人工智能模型训练方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的人工智能模型训练方法，其特征在于，应用于基于联邦学习的人工智能模型训练系统的中心节点，所述基于联邦学习的人工智能模型训练系统包括中心节点以及与中心节点通信连接的若干计算节点；所述基于联邦学习的人工智能模型训练方法包括： 获取初始人工智能模型并发送至各计算节点； 迭代进行更新步骤，至预设更新迭代阈值或当前人工智能模型满足预设条件时，将当前人工智能模型作为训练完成人工智能模型，并发送至各计算节点； 其中，所述更新步骤包括： 接收前预设数量个计算节点发送的梯度数据，进入全局参数更新过程；其中，梯度数据为计算节点根据本地训练数据，通过梯度计算得到的本地人工智能模型的各神经网络层的梯度； 全局参数更新过程：根据前预设数量个计算节点发送的梯度数据，更新人工智能模型的全局参数，并将更新的全局参数发送至前预设数量个计算节点；其中，更新的全局参数用于更新计算节点的本地人工智能模型的模型参数； 所述更新步骤还包括： 向在全局参数更新过程中完成梯度计算的计算节点发送反馈信息；其中，反馈信息用于触发计算节点根据本地梯度数据，更新本地人工智能模型的模型参数； 其中，预设数量个计算节点以中心节点的CPU计算时钟为计算间隔，在一个中心节点的CPU计算时钟内，有多于预设数量个计算节点同时完成梯度计算，则将这些计算节点均认为是前预设数量个计算节点。

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