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  1. TOOL · CL_227103 ·

    负载预测的联邦学习通过新的初始化策略得到改进

    本文解决了由客户负荷数据异构引起的联邦短期负荷预测（STLF）中的挑战。研究人员提出了两种模型初始化策略：一种使用辅助公共数据进行预训练初始化以减少客户漂移，另一种是顺序本地初始化（SLIAvg），该策略在通信轮次内逐步调整模型。这些方法与现有的联邦学习框架兼容，并在真实智能电表数据的实验中证明了预测性能、收敛性和误差的改善。