基于负载预测的城市电力分配方法及系统

本发明属于城市电力分配技术领域，本发明提供了基于负载预测的城市电力分配方法及系统，包括：采集电力负载数据，计算序列梯度动态调整噪声注入生成脱敏数据，闭环控制累计隐私预算，边缘节点聚合脱敏数据，利用联邦学习与知识蒸馏训练本地负荷预测模型，云端汇总更新全局模型，融合多源数据，利用可解释性模型预测并生成电力分配策略，对比实际与预测数据，动态调整模型参数与隐私预算，形成闭环优化；系统对应包括隐私感知数据预处理、边缘联邦知识蒸馏训练、云端可解释性预测决策和闭环反馈优化模块，本发明在保护数据隐私的同时，提升负载预测精度与电力分配准确性，增强系统鲁棒性，适用于城市电力分配。