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摘要
近年来，人工智能技术在智能电网的调控和数据分析中发挥着日益重要的作用，但是在智能电网数据分析中的“数据壁垒”和隐私泄露是当前亟待解决的问题。为此，文章引入了人工智能领域新兴的联邦学习概念，分析了联邦学习在电力数据分析中的研究现状，并探索了联邦学习在电力数据分析中的应用场景。联邦学习方法能够在最大程度提高模型精确度的同时保证机器学习算法的收敛性与优良性能；将联邦学习与电力数据分析相结合，既能最大化地发挥利益相关者的作用，又能满足各利益相关者的隐私保护需求。联邦学习将为智能电网的信息化和智能化发展开辟全新的路径。
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