科研背景

智能电网是一种基于先进的通信、计算和控制技术的现代化电力系统。它通过高度智能化的设备和系统，实现了对电网中各种设备的状态信息和电力负荷信息的实时监测，从而提高了电网的安全性、可靠性、稳定性和经济性。在智能电网中，各种设备和传感器产生的大量实时数据，如何管理和利用这些数据是实现智能化控制和管理的关键。
然而，这些实时数据的规模非常庞大，传输和处理也面临着巨大的挑战。同时，由于智能电网分布式的特点，数据的收集和分析通常需要涉及到多个节点和系统，这进一步加剧了数据管理和分析的难度。因此，如何高效地利用这些数据进行异常检测，成为了智能电网研究领域的热门问题之一。

科研问题

• 传统的电力数据异常检测方法需要收集所有的数据并将其集中到一个中央服务器进行处理和分析，这样可能会暴露数据隐私和数据安全问题，且无法满足电力领域实时处理的需求。随着智能电网的推广，数据量和维度不断增加，传统方法已经难以胜任这一任务。
• 分布式学习是集中式机器学习中减少大量数据传输的一种很有前途的技术，在分布式学习中，节点之间需要共享数据和模型参数，因此需要采取一定的安全措施来防止数据泄露和模型被攻击。

科研目的

• 在数据隐私保护和安全考虑的前提上，参与方尽可能的学习到更多的数据
• 用新数据不断更新模型去适应数据的变化，帮助实时监测和调整智能电网系统的状态，从而更好地保障电力系统的安全和稳定性。

研究内容