【FDE系列】阶段2：Day 34：数据清洗 — 把脏数据捋干净
2026/10/2 18:05:25
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数学建模、数据处理、算法改进、程序设计科研仿真。
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🔥 内容介绍
针对传统集中式电力负荷预测需要汇聚多区域智能电表原始数据，极易引发用户用电隐私泄露、跨区域数据孤岛难以打通的行业痛点，本程序完整实现基于联邦平均（FedAvg）算法的分布式联邦学习电力负荷预测框架，以LSTM时序神经网络作为各本地客户端的基础预测单元，全程遵循“数据不动、模型动”的核心隐私保护原则，所有区域的原始用电数据全程留存本地，仅上传轻量化模型参数至全局服务端完成聚合，从数据源头规避用户用电行为、家庭用电习惯等敏感信息泄露风险。程序基于Python+PyTorch技术栈开发，内置多区域客户端模拟模块、FedAvg全局参数聚合模块、多维度精度对比模块，支持在完全不共享原始数据的前提下，协同训练得到全局高精度负荷预测模型。基于公开实测多区域居民用电数据集的仿真验证结果表明，该联邦协同训练模型在完全保护本地数据隐私的前提下，测试集MAE较各客户端独立训练模型降低21.4%，RMSE降低19.7%，预测精度接近全数据集中式训练的理论最优水平，可为智能电表数据安全利用、区域电网协同负荷预测、电力用户隐私防护相关研究提供完整可复现的程序支撑。
一、程序整体架构设计
本程序完全对齐横向联邦学习的标准分布式架构，适配多区域供电所、多园区电力数据持有方无法共享原始电表数据的典型业务场景，整体由三类核心角色的模拟模块构成，所有模块逻辑解耦，无需部署真实分布式集群，在单台本地计算机上即可完整复现联邦训练全流程：
多本地客户端模拟模块：对应不同区域的电力数据持有方，每个客户端独立持有本区域的历史用电负荷、温度、湿度、降雨量多维度时序数据集，所有原始数据全程仅在本地内存中处理，不会向外部输出任何原始用电样本，完全符合数据隐私保护要求。
全局协调节点模拟模块：对应电网侧的联邦学习聚合服务器，仅负责接收各客户端上传的加密后模型梯度更新参数，执行FedAvg联邦平均聚合操作，生成全局共享模型参数后下发给所有客户端节点，全程不接触任何原始用户用电数据。
精度评估与对比模块：自动完成联邦协同训练模型、各客户端独立训练模型、全局集中式训练模型三类模型的预测精度对标，生成多维度误差量化指标与结果可视化图，直观展示联邦学习在隐私保护前提下的精度增益效果。
整套程序的训练流程采用“本地多轮训练-全局参数聚合”的迭代模式，经过多轮迭代后最终得到全局共享的高精度负荷预测模型，所有参与方都可以获得比本地单独训练精度更高的预测模型。
二、数据集构建与预处理模块
程序内置完整的多区域多变量数据集构建与预处理逻辑，完全适配电力负荷预测的业务特性：
输入特征维度完整覆盖四类核心变量：历史时刻的有功负荷、环境温度、环境湿度、小时级降雨量，共4维输入特征；
采用滑动窗口方法构建时序样本：选取过去72小时的历史多维特征作为模型输入序列，输出未来24小时的逐小时负荷预测结果，完全匹配短期电力负荷预测的工程应用需求；
所有客户端节点的本地数据预处理操作完全在本地完成，特征归一化的均值、标准差统计量仅在本地计算，不会向外泄露任何数据分布特征，进一步强化隐私保护能力。程序默认自动将公开多区域实测数据集随机划分为N个不同客户端的本地子集，每个子集的样本分布具备区域异质性，模拟不同区域用电行为的差异化特性，完全贴合真实跨区域数据协同的业务场景。
⛳️ 运行结果
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