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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了基于信用卡声誉更新机制的电力数据异常检测方法及系统，该方法包括：设备节点采集和预处理电力数据；中心服务器初始化全局异常检测模型并向设备节点发送全局异常检测模型参数；设备节点使用预处理后的电力数据训练，使用XGBoost模型优化本地异常检测模型参数并计算更新量；设备节点根据声誉值决定是否上传本地异常检测模型参数的更新量；中心服务器结合XGBoost模型和基于声誉加权的联邦平均算法更新全局异常检测模型参数，并更新设备节点的声誉值；使用训练后的全局异常检测模型对预处理的电力数据进行异常检测并输出结果。本发明可更好地平衡设备节点之间的供需关系，同时防止设备节点出现恶意行为。

主权项：1.一种基于信用卡声誉更新机制的电力数据异常检测方法，其特征在于，步骤如下：步骤S1：设备节点采集和预处理电力数据；步骤S2：中心服务器初始化全局异常检测模型并向设备节点发送全局异常检测模型参数；步骤S3：设备节点利用接收到的全局异常检测模型参数以及预处理后的电力数据对全局异常检测模型进行训练得到本地异常检测模型；利用XGBoost模型对本地异常检测模型参数的异常分数进行预测，结合全局异常检测模型参数和异常分数，优化本地异常检测模型参数并计算更新量；步骤S4：设备节点根据声誉值决定是否上传本地异常检测模型参数的更新量；步骤S5：利用基于声誉加权的联邦平均算法，对各个设备节点上传的本地异常检测模型参数的更新量进行加权平均，以获得全局异常检测模型参数的更新量；综合所得全局异常检测模型参数的更新量和XGBoost模型得到的异常分数生成综合的更新量，用于更新全局异常检测模型参数，更新后的全局异常检测模型参数被发送给各个设备节点；步骤S6:中心服务器使用信用卡声誉更新机制更新并发送设备节点的声誉值；步骤S7：根据训练轮数是否达到设定轮数判断是否结束训练，如果否，则返回步骤S3，如果是，则使用全局异常检测模型结合XGBoost模型对预处理后的电力数据进行异常检测，并输出检测结果；其中，使用信用卡声誉更新机制更新设备节点的声誉值的过程如下： ；其中，是第个设备节点在第轮训练后的声誉值，是一个评估函数，为第个设备节点在第轮作出的贡献,D代表第个设备节点拥有的数据量,此数据量由设备节点向中心服务器汇报，，分别代表贡献、上一轮训练后的声誉值，数据量的权重；根据第个设备节点上传的本地异常检测模型参数的更新量、自身上一轮训练后的声誉值来计算声誉值，并根据设备节点作出的贡献给出相应的奖励或惩罚。

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