培育課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測技術(shù)研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：清華大學(xué)能源與動(dòng)力工程系

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在針對智能電網(wǎng)運(yùn)行中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測難題，開展系統(tǒng)性的技術(shù)研究與應(yīng)用。隨著智能電表、分布式電源、儲(chǔ)能系統(tǒng)等新型設(shè)備的普及，電網(wǎng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)時(shí)空異構(gòu)、維度高維、動(dòng)態(tài)性強(qiáng)等特點(diǎn)，對數(shù)據(jù)融合與預(yù)測模型的魯棒性、實(shí)時(shí)性和精度提出了更高要求。項(xiàng)目將首先構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元數(shù)據(jù)融合框架，通過節(jié)點(diǎn)表征學(xué)習(xí)與邊權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)電壓、電流、溫度、負(fù)荷等多源數(shù)據(jù)的協(xié)同表征；其次，引入長短期記憶（LSTM）與時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TGNN）混合模型，解決數(shù)據(jù)序列中的長期依賴與局部突變問題，提升預(yù)測精度；再次，設(shè)計(jì)輕量化模型壓縮算法，結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制，在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)分布式預(yù)測任務(wù)。預(yù)期成果包括：1）提出融合時(shí)空特征的異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法，相對誤差降低20%；2）開發(fā)適用于電網(wǎng)場景的動(dòng)態(tài)預(yù)測模型，提前15分鐘準(zhǔn)確預(yù)測負(fù)荷波動(dòng)；3）形成包含數(shù)據(jù)接口、模型庫和可視化平臺的完整技術(shù)方案，推動(dòng)智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)感知與精準(zhǔn)調(diào)控能力提升。本項(xiàng)目的研究將有效支撐新型電力系統(tǒng)的高效運(yùn)行，為能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在的問題及研究的必要性

智能電網(wǎng)作為電力系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢，其核心在于利用先進(jìn)的傳感、通信、計(jì)算和控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)信息的全面感知、智能分析和精準(zhǔn)調(diào)控。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、等技術(shù)的飛速發(fā)展，智能電網(wǎng)正經(jīng)歷著從“信息物理融合”到“數(shù)字孿生”的深刻變革，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與預(yù)測成為支撐其運(yùn)行決策的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前，智能電網(wǎng)運(yùn)行中已廣泛部署各類監(jiān)測設(shè)備，產(chǎn)生了包括智能電表時(shí)序數(shù)據(jù)、分布式電源出力數(shù)據(jù)、環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)、電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)在內(nèi)的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)具有以下典型特征：一是**時(shí)空異構(gòu)性**，不同類型傳感器采集的數(shù)據(jù)在時(shí)間分辨率、空間分布、物理維度上存在顯著差異，例如，智能電表的采樣頻率遠(yuǎn)高于氣象傳感器的數(shù)據(jù)；二是**高維度與稀疏性**，高維特征空間中存在大量冗余信息，且部分區(qū)域（如無負(fù)荷區(qū)域）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)稀疏分布；三是**動(dòng)態(tài)性與非線性**，負(fù)荷變化、新能源波動(dòng)等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)強(qiáng)烈的時(shí)變和非線性特征；四是**隱私與安全風(fēng)險(xiǎn)**，多源數(shù)據(jù)的融合涉及用戶用電行為等敏感信息，如何在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)高效融合與預(yù)測成為亟待解決的問題。

當(dāng)前，針對智能電網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測的研究已取得一定進(jìn)展，主要包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合方法（如卡爾曼濾波、粒子濾波等）和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合與預(yù)測模型。傳統(tǒng)方法在處理線性系統(tǒng)時(shí)表現(xiàn)良好，但難以應(yīng)對電網(wǎng)系統(tǒng)中的非線性、時(shí)變特性。機(jī)器學(xué)習(xí)方法，特別是深度學(xué)習(xí)方法，在處理高維復(fù)雜數(shù)據(jù)方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被用于提取電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）被用于建模時(shí)序數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）則被引入以顯式表達(dá)電網(wǎng)的物理連接關(guān)系。然而，現(xiàn)有研究仍存在以下突出問題：

首先，**數(shù)據(jù)融合的協(xié)同性不足**。多數(shù)研究采用獨(dú)立處理不同類型數(shù)據(jù)的策略，缺乏對數(shù)據(jù)之間時(shí)空關(guān)聯(lián)性的有效建模。例如，負(fù)荷數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)之間存在明顯的因果關(guān)系，但現(xiàn)有模型往往將它們視為孤立的輸入特征，未能充分利用這種關(guān)聯(lián)信息。此外，電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著設(shè)備間的物理約束關(guān)系，但現(xiàn)有融合模型通常將其作為靜態(tài)背景信息融入，未能實(shí)現(xiàn)與動(dòng)態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)的深度交互。

其次，**預(yù)測模型的魯棒性與泛化能力有限**。智能電網(wǎng)運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，受季節(jié)性負(fù)荷轉(zhuǎn)移、新能源出力不確定性、設(shè)備故障等因素影響，數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)顯著的“噪聲”和“突變”特征?，F(xiàn)有預(yù)測模型（尤其是基于LSTM的模型）在處理長期依賴關(guān)系時(shí)容易出現(xiàn)梯度消失或爆炸問題，且對異常數(shù)據(jù)的魯棒性較差。此外，模型訓(xùn)練往往依賴單一場景或有限的歷史數(shù)據(jù)，難以適應(yīng)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的快速變化，導(dǎo)致泛化能力不足。

再次，**隱私保護(hù)與計(jì)算效率矛盾突出**。隨著聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私等隱私保護(hù)技術(shù)的引入，分布式數(shù)據(jù)融合與預(yù)測成為可能，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨計(jì)算復(fù)雜度高、通信開銷大、模型聚合效率低等問題。特別是在大規(guī)模、異構(gòu)的智能電網(wǎng)場景中，如何平衡數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與實(shí)時(shí)決策需求，實(shí)現(xiàn)高效、安全的分布式預(yù)測，是當(dāng)前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

最后，**缺乏面向?qū)嶋H應(yīng)用的技術(shù)體系**?，F(xiàn)有研究多停留在算法層面，缺乏與電網(wǎng)實(shí)際業(yè)務(wù)場景的深度結(jié)合。例如，如何將數(shù)據(jù)融合與預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的運(yùn)行控制指令，如何建立模型更新與電網(wǎng)動(dòng)態(tài)運(yùn)行的自適應(yīng)機(jī)制，如何構(gòu)建包含數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、結(jié)果可視化在內(nèi)的完整技術(shù)平臺等，均有待進(jìn)一步探索。

鑒于上述問題，開展面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測技術(shù)研究具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)需求。一方面，通過突破數(shù)據(jù)融合與預(yù)測的技術(shù)瓶頸，可以提升智能電網(wǎng)對運(yùn)行狀態(tài)的感知能力，為優(yōu)化調(diào)度、故障預(yù)警、負(fù)荷預(yù)測等提供可靠的數(shù)據(jù)支撐；另一方面，通過引入先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和隱私保護(hù)技術(shù)，可以推動(dòng)智能電網(wǎng)向更加安全、高效、靈活的方向發(fā)展。因此，本項(xiàng)目的研究不僅是應(yīng)對當(dāng)前智能電網(wǎng)發(fā)展挑戰(zhàn)的迫切需要，也是推動(dòng)能源領(lǐng)域科技創(chuàng)新的重要舉措。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究成果將在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)等多個(gè)層面產(chǎn)生顯著價(jià)值。

在社會(huì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目的研究成果將直接服務(wù)于新型電力系統(tǒng)的建設(shè)，助力實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。通過提升智能電網(wǎng)的數(shù)據(jù)融合與預(yù)測能力，可以優(yōu)化電力資源調(diào)度，提高可再生能源消納比例，減少能源浪費(fèi)，降低碳排放。同時(shí)，精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測和故障預(yù)警能夠提升電網(wǎng)運(yùn)行的安全性，減少停電事故對居民生活和社會(huì)生產(chǎn)造成的影響，增強(qiáng)社會(huì)供電可靠性。此外，基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)的研究將有助于保障用戶數(shù)據(jù)隱私，促進(jìn)電力數(shù)據(jù)在安全合規(guī)的前提下發(fā)揮更大價(jià)值，推動(dòng)數(shù)字社會(huì)建設(shè)。

在經(jīng)濟(jì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目的研究將產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益。首先，研究成果可直接應(yīng)用于電力企業(yè)的智能化改造，通過提升電網(wǎng)運(yùn)行效率降低線損和運(yùn)維成本，預(yù)計(jì)可帶來數(shù)十億人民幣的經(jīng)濟(jì)效益。其次，項(xiàng)目開發(fā)的數(shù)據(jù)融合與預(yù)測平臺可作為商業(yè)化產(chǎn)品，服務(wù)于能源互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的其他企業(yè)，如新能源汽車充換電服務(wù)運(yùn)營商、綜合能源服務(wù)公司等，拓展新的市場空間。此外，項(xiàng)目的研究成果也將為電力裝備制造業(yè)提供技術(shù)支撐，推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)升級。長期來看，本項(xiàng)目的研究將促進(jìn)能源領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新，形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，提升我國在智能電網(wǎng)領(lǐng)域的國際競爭力。

在學(xué)術(shù)價(jià)值層面，本項(xiàng)目的研究將推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的交叉融合與發(fā)展。首先，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，本項(xiàng)目將探索圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化應(yīng)用，研究適用于電網(wǎng)場景的輕量化模型壓縮算法和聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制，豐富和發(fā)展深度學(xué)習(xí)理論。其次，在電力系統(tǒng)領(lǐng)域，本項(xiàng)目將構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電網(wǎng)運(yùn)行分析框架，深化對電網(wǎng)復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)理的認(rèn)識，推動(dòng)電力系統(tǒng)學(xué)科向“數(shù)據(jù)物理系統(tǒng)”的轉(zhuǎn)型。此外，本項(xiàng)目還將探索數(shù)據(jù)融合、預(yù)測與隱私保護(hù)技術(shù)在高維復(fù)雜數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的應(yīng)用，為相關(guān)學(xué)科的發(fā)展提供新的研究思路和方法。研究成果的發(fā)表將提升我國在智能電網(wǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)交叉領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力，培養(yǎng)一批具備跨學(xué)科背景的高層次人才。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在智能電網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界已開展了廣泛的研究，取得了一系列重要成果，但也存在明顯的挑戰(zhàn)和研究空白。

1.國外研究現(xiàn)狀

國外對智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測的研究起步較早，尤其在理論研究和技術(shù)應(yīng)用方面積累了豐富經(jīng)驗(yàn)。美國作為智能電網(wǎng)發(fā)展的領(lǐng)先國家，眾多研究機(jī)構(gòu)（如MIT、Stanford大學(xué)、國家能源實(shí)驗(yàn)室等）和電力公司（如PG&E、BP等）投入大量資源進(jìn)行相關(guān)研究。在數(shù)據(jù)融合方面，早期研究主要集中于基于卡爾曼濾波、粒子濾波等經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法的狀態(tài)估計(jì)和故障檢測。隨著大數(shù)據(jù)和技術(shù)的發(fā)展，研究重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)方法。例如，文獻(xiàn)[1]提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)狀態(tài)融合方法，有效處理了不同傳感器數(shù)據(jù)的不確定性；文獻(xiàn)[2]利用深度信念網(wǎng)絡(luò)對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和融合，提升了預(yù)測精度。在預(yù)測方面，深度學(xué)習(xí)方法得到廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[3]將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)測，有效捕捉了空間相關(guān)性；文獻(xiàn)[4]使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對含風(fēng)電的電力系統(tǒng)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測，取得了較好的效果。近年來，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）因其在處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢，成為研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[5]提出了基于GNN的電網(wǎng)拓?fù)渑c運(yùn)行數(shù)據(jù)融合模型，實(shí)現(xiàn)了對電網(wǎng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知；文獻(xiàn)[6]將GNN與LSTM結(jié)合，用于電力負(fù)荷和可再生能源出力的聯(lián)合預(yù)測，顯著提高了預(yù)測性能。在隱私保護(hù)方面，美國學(xué)者在聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。Google、Facebook等科技巨頭提出的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，為解決數(shù)據(jù)孤島問題提供了思路，并已開始應(yīng)用于電力領(lǐng)域的數(shù)據(jù)協(xié)同分析[7]。此外，差分隱私技術(shù)也被用于保護(hù)用戶用電數(shù)據(jù)隱私[8]。

然而，國外研究也存在一些局限性。首先，部分研究過于依賴?yán)碚撃Ｐ突蛱囟▓鼍膀?yàn)證，與實(shí)際電網(wǎng)的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性結(jié)合不夠緊密。其次，對于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度協(xié)同融合機(jī)制研究不足，多數(shù)方法仍停留在表層特征拼接或簡單加權(quán)，未能充分挖掘數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。再次，現(xiàn)有預(yù)測模型在處理極端事件（如設(shè)備故障、極端天氣）時(shí)的魯棒性有待提高，對長期預(yù)測的精度和泛化能力仍有較大提升空間。最后，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在電力領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于探索階段，面臨通信開銷大、模型聚合效率低、安全漏洞等問題，尚未形成成熟穩(wěn)定的技術(shù)方案。

2.國內(nèi)研究現(xiàn)狀

我國智能電網(wǎng)建設(shè)發(fā)展迅速，相關(guān)研究也取得了顯著進(jìn)展。國內(nèi)高校（如清華大學(xué)、浙江大學(xué)、西安交通大學(xué)等）和科研院所（如中國電力科學(xué)研究院、南方電網(wǎng)科學(xué)研究院等）投入大量力量開展研究。在數(shù)據(jù)融合方面，國內(nèi)學(xué)者探索了多種方法。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于多傳感器信息融合的電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)方法，結(jié)合了卡爾曼濾波和粒子濾波的優(yōu)勢；文獻(xiàn)[10]利用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行多源數(shù)據(jù)的加權(quán)融合，提升了分類和預(yù)測的準(zhǔn)確性。在預(yù)測方面，深度學(xué)習(xí)模型得到廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[11]開發(fā)了基于LSTM的電力負(fù)荷預(yù)測模型，考慮了節(jié)假日等影響因素；文獻(xiàn)[12]將循環(huán)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-GNN）用于含分布式電源的配電網(wǎng)預(yù)測，有效處理了電網(wǎng)拓?fù)渥兓?。近年來，國?nèi)學(xué)者在GNN應(yīng)用方面也取得了不少成果。文獻(xiàn)[13]提出了動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)（DGCNN）用于電網(wǎng)狀態(tài)預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了對拓?fù)渥兓倪m應(yīng)；文獻(xiàn)[14]設(shè)計(jì)了圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）與LSTM的混合模型，提高了負(fù)荷預(yù)測的精度。在隱私保護(hù)方面，國內(nèi)學(xué)者也積極開展聯(lián)邦學(xué)習(xí)的研究。文獻(xiàn)[15]將聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用于分布式電源出力預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了多站點(diǎn)的協(xié)同優(yōu)化；文獻(xiàn)[16]提出了基于安全多方計(jì)算（SMC）的電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合方法，進(jìn)一步增強(qiáng)了數(shù)據(jù)安全性。此外，國內(nèi)研究還注重與實(shí)際工程應(yīng)用結(jié)合，開發(fā)了一些面向特定問題的解決方案。

盡管國內(nèi)研究取得了長足進(jìn)步，但仍存在一些不足。首先，與國外相比，在基礎(chǔ)理論研究方面仍有差距，部分研究仍依賴國外成果的改進(jìn)和應(yīng)用，缺乏原創(chuàng)性的理論突破。其次，數(shù)據(jù)融合與預(yù)測模型的魯棒性和泛化能力有待提升，尤其是在應(yīng)對電網(wǎng)突發(fā)事件和數(shù)據(jù)質(zhì)量波動(dòng)時(shí)表現(xiàn)不足。再次，現(xiàn)有研究多集中于單一類型的數(shù)據(jù)融合或預(yù)測，缺乏對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)同處理機(jī)制的系統(tǒng)性研究。此外，模型的可解釋性較差，難以滿足電網(wǎng)運(yùn)行中對決策依據(jù)的追溯需求。最后，與國外類似，聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私保護(hù)技術(shù)在電力領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)，尚未形成成熟可靠的技術(shù)體系和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。

3.研究空白與挑戰(zhàn)

綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，當(dāng)前智能電網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測領(lǐng)域仍存在以下研究空白和挑戰(zhàn)：

（1）**多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度協(xié)同融合機(jī)制研究不足**。現(xiàn)有研究多采用淺層融合方法，未能充分挖掘不同類型數(shù)據(jù)（如運(yùn)行數(shù)據(jù)、拓?fù)鋽?shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等）之間的深層時(shí)空關(guān)聯(lián)和物理約束。如何構(gòu)建能夠顯式表達(dá)數(shù)據(jù)間復(fù)雜關(guān)系的融合模型，實(shí)現(xiàn)信息的深度交互與知識蒸餾，是亟待解決的問題。

（2）**預(yù)測模型的魯棒性與長期預(yù)測能力有待提升**。電網(wǎng)運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，數(shù)據(jù)中存在大量噪聲、突變和不確定性?，F(xiàn)有模型在處理此類數(shù)據(jù)時(shí)魯棒性較差，且難以有效捕捉長期依賴關(guān)系，導(dǎo)致長期預(yù)測精度低、泛化能力弱。如何設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境、具有強(qiáng)魯棒性和長期預(yù)測能力的模型，是重要的研究挑戰(zhàn)。

（3）**隱私保護(hù)與計(jì)算效率的平衡問題亟待解決**。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大和隱私保護(hù)要求的提高，分布式數(shù)據(jù)融合與預(yù)測的需求日益增長。聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私等技術(shù)雖然提供了可行的解決方案，但仍面臨計(jì)算復(fù)雜度高、通信開銷大、模型聚合效率低等問題。如何設(shè)計(jì)高效、安全的分布式融合與預(yù)測機(jī)制，是重要的研究方向。

（4）**缺乏面向?qū)嶋H應(yīng)用的技術(shù)體系與標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范**?，F(xiàn)有研究多停留在算法層面，缺乏與電網(wǎng)實(shí)際業(yè)務(wù)場景的深度結(jié)合。如何將數(shù)據(jù)融合與預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的運(yùn)行控制指令，如何建立模型更新與電網(wǎng)動(dòng)態(tài)運(yùn)行的自適應(yīng)機(jī)制，如何構(gòu)建包含數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、結(jié)果可視化在內(nèi)的完整技術(shù)平臺，均需進(jìn)一步探索。此外，相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范尚不完善，制約了技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用。

（5）**跨學(xué)科交叉研究有待加強(qiáng)**。智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測涉及電力系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、隱私保護(hù)等多個(gè)學(xué)科，需要跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)的合作。當(dāng)前研究在學(xué)科交叉融合方面仍有不足，需要加強(qiáng)多學(xué)科思想的碰撞與融合，推動(dòng)創(chuàng)新性研究成果的產(chǎn)生。

針對上述研究空白和挑戰(zhàn)，本項(xiàng)目將開展系統(tǒng)性研究，旨在突破現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸，推動(dòng)智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測技術(shù)的理論創(chuàng)新和應(yīng)用發(fā)展。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在面向智能電網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與預(yù)測難題，開展系統(tǒng)性的理論方法與應(yīng)用技術(shù)研究，其核心目標(biāo)是構(gòu)建一套高效、魯棒、安全的數(shù)據(jù)融合與預(yù)測體系，提升智能電網(wǎng)的運(yùn)行決策水平。具體研究目標(biāo)如下：

（1）**構(gòu)建面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)深度融合框架**。突破現(xiàn)有數(shù)據(jù)融合方法難以有效處理時(shí)空異構(gòu)性、高維度和動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的瓶頸，提出基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）和時(shí)空注意力機(jī)制的數(shù)據(jù)融合模型，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行數(shù)據(jù)、拓?fù)鋽?shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的深度協(xié)同表征與信息互補(bǔ)，提升數(shù)據(jù)融合的準(zhǔn)確性和全面性。

（2）**研發(fā)適用于電網(wǎng)場景的高魯棒性動(dòng)態(tài)預(yù)測模型**。針對電網(wǎng)數(shù)據(jù)的非線性、時(shí)變性和噪聲干擾問題，設(shè)計(jì)長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）混合的深度學(xué)習(xí)模型，結(jié)合模型壓縮與知識蒸餾技術(shù)，提升模型對長期依賴關(guān)系的捕捉能力、對異常數(shù)據(jù)的魯棒性以及對電網(wǎng)動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)能力，提高預(yù)測精度和泛化能力。

（3）**探索智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測的隱私保護(hù)機(jī)制**。研究基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）和差分隱私（DifferentialPrivacy）的分布式數(shù)據(jù)融合與預(yù)測方法，解決數(shù)據(jù)孤島問題，保障用戶數(shù)據(jù)隱私，降低通信開銷，提高模型聚合效率，為多主體協(xié)同的電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供安全可靠的技術(shù)方案。

（4）**開發(fā)面向?qū)嶋H應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合與預(yù)測平臺原型**。在理論方法研究的基礎(chǔ)上，開發(fā)包含數(shù)據(jù)接口、模型庫、預(yù)測引擎和可視化平臺的完整技術(shù)方案，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測結(jié)果的實(shí)時(shí)展示與交互，驗(yàn)證技術(shù)方案的實(shí)用性和有效性，推動(dòng)研究成果在智能電網(wǎng)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。

2.研究內(nèi)容

為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下四個(gè)方面展開詳細(xì)研究：

（1）**多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度融合機(jī)制研究**

***具體研究問題**：如何有效融合具有時(shí)空異構(gòu)性、高維度和動(dòng)態(tài)性的智能電網(wǎng)多源數(shù)據(jù)（包括電壓、電流、功率、溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、設(shè)備狀態(tài)等）？如何顯式表達(dá)數(shù)據(jù)間的時(shí)空關(guān)聯(lián)和物理約束關(guān)系？如何實(shí)現(xiàn)不同類型數(shù)據(jù)在特征層級的深度融合？

***研究假設(shè)**：通過構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元數(shù)據(jù)融合框架，結(jié)合時(shí)空注意力機(jī)制，可以有效捕捉數(shù)據(jù)間的復(fù)雜依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的深度協(xié)同表征與信息互補(bǔ)，從而顯著提升數(shù)據(jù)融合的準(zhǔn)確性和全面性。

***研究內(nèi)容**：

*設(shè)計(jì)面向電網(wǎng)場景的動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D-GNN），顯式表達(dá)電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與運(yùn)行數(shù)據(jù)的時(shí)變關(guān)系。

*提出時(shí)空注意力機(jī)制，自適應(yīng)地學(xué)習(xí)不同源數(shù)據(jù)、不同時(shí)間尺度、不同空間區(qū)域的重要性權(quán)重。

*研究多模態(tài)特征融合方法，實(shí)現(xiàn)數(shù)值型、文本型、圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表征與融合。

*開發(fā)數(shù)據(jù)融合算法的優(yōu)化求解策略，提升模型訓(xùn)練效率和收斂速度。

***預(yù)期成果**：形成一套完整的基于GNN和時(shí)空注意力機(jī)制的數(shù)據(jù)融合模型，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度協(xié)同融合，為后續(xù)預(yù)測模型提供高質(zhì)量的融合數(shù)據(jù)。

（2）**高魯棒性動(dòng)態(tài)預(yù)測模型研發(fā)**

***具體研究問題**：如何設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)電網(wǎng)動(dòng)態(tài)變化、具有強(qiáng)魯棒性和長期預(yù)測能力的預(yù)測模型？如何提升模型對異常數(shù)據(jù)和噪聲的容忍度？如何有效捕捉長期依賴關(guān)系？

***研究假設(shè)**：通過將LSTM的長時(shí)序記憶能力與GNN的圖結(jié)構(gòu)建模能力相結(jié)合，并引入模型壓縮與知識蒸餾技術(shù)，可以構(gòu)建出既能夠捕捉長期依賴關(guān)系又具有強(qiáng)魯棒性的預(yù)測模型，顯著提升預(yù)測精度和泛化能力。

***研究內(nèi)容**：

*設(shè)計(jì)LSTM-GNN混合預(yù)測模型，利用LSTM處理時(shí)序數(shù)據(jù)依賴，利用GNN表達(dá)電網(wǎng)拓?fù)溆绊憽?/p>

*研究模型輕量化方法，包括參數(shù)剪枝、知識蒸餾等，降低模型復(fù)雜度，提升計(jì)算效率。

*開發(fā)針對電網(wǎng)場景的異常數(shù)據(jù)檢測與處理方法，增強(qiáng)模型的魯棒性。

*研究模型自適應(yīng)更新機(jī)制，使其能夠適應(yīng)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的變化。

***預(yù)期成果**：形成一套高魯棒性、長時(shí)序的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對負(fù)荷、可再生能源出力等的精準(zhǔn)預(yù)測，為電網(wǎng)調(diào)度提供可靠依據(jù)。

（3）**隱私保護(hù)機(jī)制探索**

***具體研究問題**：如何在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)多主體參與的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測？如何平衡隱私保護(hù)與計(jì)算效率？如何設(shè)計(jì)安全的模型聚合策略？

***研究假設(shè)**：通過引入聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，結(jié)合差分隱私技術(shù)，可以有效解決數(shù)據(jù)孤島問題，保障用戶數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)降低通信開銷，提高模型聚合效率，為分布式電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供可行的解決方案。

***研究內(nèi)容**：

*研究基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式數(shù)據(jù)融合與預(yù)測框架，實(shí)現(xiàn)多站點(diǎn)數(shù)據(jù)的協(xié)同分析。

*引入差分隱私技術(shù)，對參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，保障用戶數(shù)據(jù)隱私。

*設(shè)計(jì)高效的模型聚合算法，降低通信開銷，提升模型聚合效率。

*研究針對聯(lián)邦學(xué)習(xí)的安全威脅與防御機(jī)制，增強(qiáng)系統(tǒng)的安全性。

***預(yù)期成果**：形成一套基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)和差分隱私的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測隱私保護(hù)方案，為多主體協(xié)同的電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供安全可靠的技術(shù)支撐。

（4）**應(yīng)用平臺原型開發(fā)**

***具體研究問題**：如何將理論研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用？如何構(gòu)建包含數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、結(jié)果可視化等功能的技術(shù)平臺？如何驗(yàn)證技術(shù)方案的實(shí)用性和有效性？

***研究假設(shè)**：通過開發(fā)包含數(shù)據(jù)接口、模型庫、預(yù)測引擎和可視化平臺的完整技術(shù)方案，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測結(jié)果的實(shí)時(shí)展示與交互，驗(yàn)證技術(shù)方案的實(shí)用性和有效性，推動(dòng)研究成果在智能電網(wǎng)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。

***研究內(nèi)容**：

*開發(fā)數(shù)據(jù)接口模塊，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集與預(yù)處理。

*構(gòu)建模型庫，包含數(shù)據(jù)融合模型和預(yù)測模型，并實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)訓(xùn)練與更新。

*設(shè)計(jì)預(yù)測引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入與預(yù)測結(jié)果輸出。

*開發(fā)可視化平臺，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測結(jié)果的直觀展示與交互。

***預(yù)期成果**：開發(fā)一套面向?qū)嶋H應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合與預(yù)測平臺原型，驗(yàn)證技術(shù)方案的實(shí)用性和有效性，為后續(xù)的推廣應(yīng)用提供基礎(chǔ)。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、模型構(gòu)建、仿真實(shí)驗(yàn)和平臺開發(fā)相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)地開展面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測技術(shù)研究。具體方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析方法如下：

（1）**研究方法**

***理論分析方法**：對智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)特性、現(xiàn)有融合與預(yù)測模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行深入分析，明確研究問題和技術(shù)瓶頸?；趫D論、機(jī)器學(xué)習(xí)理論、優(yōu)化理論等，對所提出的模型框架、算法進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和理論推導(dǎo)，分析模型的收斂性、復(fù)雜度和性能邊界。

***模型構(gòu)建方法**：采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、時(shí)空注意力機(jī)制等深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型和高魯棒性動(dòng)態(tài)預(yù)測模型。利用模型集成、輕量化設(shè)計(jì)等方法提升模型性能和效率。

***優(yōu)化算法設(shè)計(jì)方法**：針對所提出的模型，設(shè)計(jì)高效的優(yōu)化算法，包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖卷積/圖注意力消息傳遞算法，LSTM-GNN混合模型的聯(lián)合優(yōu)化算法，以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全聚合算法等。

***密碼學(xué)方法**：在隱私保護(hù)部分，應(yīng)用差分隱私理論設(shè)計(jì)隱私添加機(jī)制，利用安全多方計(jì)算（SMC）或同態(tài)加密（HomomorphicEncryption）等密碼學(xué)原語設(shè)計(jì)安全計(jì)算協(xié)議。

（2）**實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)**

***數(shù)據(jù)集構(gòu)建**：收集并整理真實(shí)智能電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括但不限于來自不同區(qū)域、不同類型的智能電表數(shù)據(jù)、分布式電源（風(fēng)電、光伏）出力數(shù)據(jù)、環(huán)境傳感器（溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向）數(shù)據(jù)、電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等。構(gòu)建大規(guī)模、多源異構(gòu)的電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)集，用于模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試。

***對比實(shí)驗(yàn)**：設(shè)計(jì)多種對比模型，包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方法（如卡爾曼濾波、SVM融合）、經(jīng)典的預(yù)測模型（如ARIMA、LSTM、GRU）、現(xiàn)有的GNN模型（如GCN、GraphSAGE）、以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)基準(zhǔn)方案。通過在相同數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)環(huán)境下進(jìn)行對比，評估本項(xiàng)目提出的方法的優(yōu)越性。

***消融實(shí)驗(yàn)**：對所提出的融合模型和預(yù)測模型進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)，分析模型中不同組件（如GNN模塊、時(shí)空注意力模塊、隱私保護(hù)機(jī)制）的貢獻(xiàn)程度，驗(yàn)證各組件的有效性。

***魯棒性實(shí)驗(yàn)**：在數(shù)據(jù)中引入噪聲、插值突變等干擾，測試模型在不同噪聲水平和干擾下的性能變化，評估模型的魯棒性。

***分布式實(shí)驗(yàn)**：在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下，模擬多站點(diǎn)參與的數(shù)據(jù)融合與預(yù)測場景，測試模型聚合效率、通信開銷和隱私保護(hù)效果。

***可視化分析**：利用可視化工具分析融合結(jié)果、模型內(nèi)部狀態(tài)、預(yù)測誤差分布等，直觀展示模型的行為和性能。

（3）**數(shù)據(jù)收集與分析方法**

***數(shù)據(jù)收集**：通過與電力公司合作或利用公開數(shù)據(jù)集，獲取多源異構(gòu)的智能電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)。確保數(shù)據(jù)的完整性、時(shí)效性和代表性。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理，包括缺失值填充、異常值檢測與處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等。

***數(shù)據(jù)分析**：利用統(tǒng)計(jì)分析方法分析數(shù)據(jù)的分布特性、時(shí)序規(guī)律、空間相關(guān)性等。利用特征工程方法提取對融合和預(yù)測任務(wù)有用的特征。利用圖分析方法研究電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與運(yùn)行數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性。利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法評估不同數(shù)據(jù)源對預(yù)測任務(wù)的重要性。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線展開，分階段實(shí)施：

（1）**第一階段：理論研究與基礎(chǔ)模型構(gòu)建（1年）**

*深入分析智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)特性、現(xiàn)有融合與預(yù)測技術(shù)的瓶頸，明確研究問題。

*研究動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D-GNN）模型，用于表達(dá)電網(wǎng)拓?fù)渑c運(yùn)行數(shù)據(jù)的時(shí)變關(guān)系。

*提出時(shí)空注意力機(jī)制，用于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)間的時(shí)空依賴權(quán)重。

*設(shè)計(jì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度融合框架，初步構(gòu)建基于D-GNN和時(shí)空注意力的數(shù)據(jù)融合模型。

*開展理論分析，驗(yàn)證模型的有效性和復(fù)雜度。

*收集整理真實(shí)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行初步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

（2）**第二階段：高魯棒性預(yù)測模型研發(fā)與隱私保護(hù)機(jī)制探索（2年）**

*研發(fā)LSTM-GNN混合預(yù)測模型，提升模型對長期依賴關(guān)系和電網(wǎng)動(dòng)態(tài)變化的捕捉能力。

*研究模型輕量化方法，包括參數(shù)剪枝、知識蒸餾等，降低模型復(fù)雜度。

*開發(fā)針對電網(wǎng)場景的異常數(shù)據(jù)檢測與處理方法，增強(qiáng)模型的魯棒性。

*研究基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式數(shù)據(jù)融合與預(yù)測框架。

*引入差分隱私技術(shù)，設(shè)計(jì)隱私保護(hù)算法。

*開發(fā)模型優(yōu)化求解策略和安全的模型聚合算法。

*進(jìn)行全面的仿真實(shí)驗(yàn)，對比分析不同模型的性能，評估隱私保護(hù)效果。

（3）**第三階段：應(yīng)用平臺原型開發(fā)與系統(tǒng)測試（1年）**

*開發(fā)數(shù)據(jù)接口模塊，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集與預(yù)處理。

*構(gòu)建模型庫，包含數(shù)據(jù)融合模型和預(yù)測模型，并實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)訓(xùn)練與更新。

*設(shè)計(jì)預(yù)測引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入與預(yù)測結(jié)果輸出。

*開發(fā)可視化平臺，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測結(jié)果的直觀展示與交互。

*整合各模塊，形成完整的系統(tǒng)原型。

*在真實(shí)或接近真實(shí)的場景下進(jìn)行系統(tǒng)測試，驗(yàn)證系統(tǒng)的實(shí)用性、有效性和安全性。

*根據(jù)測試結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化和調(diào)整。

（4）**第四階段：成果總結(jié)與推廣應(yīng)用（6個(gè)月）**

*對項(xiàng)目研究成果進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié)，形成學(xué)術(shù)論文、技術(shù)報(bào)告和專利。

*整理項(xiàng)目代碼和文檔，做好成果歸檔。

*探索成果的推廣應(yīng)用途徑，與相關(guān)企業(yè)或機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作。

*準(zhǔn)備項(xiàng)目結(jié)題驗(yàn)收材料。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對智能電網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測的實(shí)際需求，在理論、方法和應(yīng)用層面均提出了一系列創(chuàng)新點(diǎn)，旨在突破現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸，推動(dòng)智能電網(wǎng)智能化水平的提升。

（1）**理論層面的創(chuàng)新**

***融合了時(shí)空動(dòng)態(tài)性建模與深度協(xié)同表征**?，F(xiàn)有研究多將電網(wǎng)拓?fù)湟暈殪o態(tài)背景，或?qū)r(shí)序數(shù)據(jù)依賴建模不足。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出將動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D-GNN）與時(shí)空注意力機(jī)制深度融合，構(gòu)建能夠顯式表達(dá)電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)時(shí)變性、運(yùn)行數(shù)據(jù)時(shí)空關(guān)聯(lián)性的統(tǒng)一模型框架。在理論上，拓展了GNN在處理動(dòng)態(tài)圖數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用邊界，揭示了電網(wǎng)運(yùn)行中結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)耦合機(jī)理。通過時(shí)空注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)間復(fù)雜依賴關(guān)系的自適應(yīng)學(xué)習(xí)，突破了傳統(tǒng)融合方法難以捕捉深層關(guān)聯(lián)性的理論局限。

***系統(tǒng)性地研究了長期依賴與動(dòng)態(tài)變化的協(xié)同建模**。長期預(yù)測是智能電網(wǎng)決策的關(guān)鍵，但數(shù)據(jù)中的非線性、噪聲和動(dòng)態(tài)變化嚴(yán)重影響預(yù)測精度。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將LSTM的長時(shí)序記憶能力與GNN的圖結(jié)構(gòu)建模能力相結(jié)合，形成LSTM-GNN混合預(yù)測模型，并引入模型輕量化與知識蒸餾技術(shù)。在理論上，探索了不同類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在協(xié)同建模長期依賴和動(dòng)態(tài)響應(yīng)方面的最優(yōu)組合方式，為解決復(fù)雜時(shí)序預(yù)測問題提供了新的理論視角。

***深化了對分布式數(shù)據(jù)融合隱私保護(hù)機(jī)制的理論理解**。聯(lián)邦學(xué)習(xí)雖能解決數(shù)據(jù)孤島問題，但其模型聚合效率、通信開銷和安全性仍面臨理論上的挑戰(zhàn)。本項(xiàng)目在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下，系統(tǒng)性地結(jié)合差分隱私理論，探索了隱私保護(hù)與模型效用之間的權(quán)衡機(jī)制。同時(shí)，研究基于安全多方計(jì)算（SMC）或同態(tài)加密（HomomorphicEncryption）的安全計(jì)算協(xié)議，從密碼學(xué)理論層面增強(qiáng)了系統(tǒng)安全性。這為構(gòu)建安全高效的分布式智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析體系提供了理論基礎(chǔ)。

（2）**方法層面的創(chuàng)新**

***提出了基于動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合新方法**。針對電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化和運(yùn)行數(shù)據(jù)的時(shí)空異構(gòu)性，本項(xiàng)目設(shè)計(jì)了具有節(jié)點(diǎn)與邊動(dòng)態(tài)更新能力的D-GNN模型，能夠?qū)崟r(shí)反映電網(wǎng)狀態(tài)變化。同時(shí)，創(chuàng)新性地將時(shí)空注意力機(jī)制嵌入D-GNN的消息傳遞過程，自適應(yīng)地學(xué)習(xí)不同節(jié)點(diǎn)、不同時(shí)間步長、不同類型數(shù)據(jù)的重要性，實(shí)現(xiàn)了對多源異構(gòu)信息的深度協(xié)同表征。這種方法克服了傳統(tǒng)GNN處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和簡單加權(quán)融合的局限性，顯著提升了數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量和效率。

***開發(fā)了LSTM-GNN混合長時(shí)序預(yù)測新模型**。針對電網(wǎng)負(fù)荷、可再生能源出力等數(shù)據(jù)的長期預(yù)測難題，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將LSTM的循環(huán)結(jié)構(gòu)用于捕捉數(shù)據(jù)序列的長期依賴關(guān)系，將GNN用于建模電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對預(yù)測目標(biāo)的影響。通過雙向LSTM與GNN的交互，實(shí)現(xiàn)了對歷史數(shù)據(jù)和電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的綜合利用。此外，引入模型壓縮技術(shù)（如知識蒸餾）和異常數(shù)據(jù)處理機(jī)制，進(jìn)一步提升了模型的輕量化程度、魯棒性和泛化能力。這種方法為解決復(fù)雜非線性時(shí)序預(yù)測問題提供了新的技術(shù)路徑。

***設(shè)計(jì)了聯(lián)邦學(xué)習(xí)與差分隱私協(xié)同的隱私保護(hù)新策略**。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將聯(lián)邦學(xué)習(xí)與差分隱私技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建了分布式數(shù)據(jù)融合與預(yù)測的隱私保護(hù)框架。通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)多站點(diǎn)數(shù)據(jù)的協(xié)同分析，避免原始數(shù)據(jù)外泄；通過差分隱私對本地?cái)?shù)據(jù)或模型更新添加噪聲，進(jìn)一步增強(qiáng)隱私保護(hù)強(qiáng)度。同時(shí)，設(shè)計(jì)了基于聚合梯度裁剪或安全聚合協(xié)議的優(yōu)化算法，在保障隱私的前提下提高了模型聚合效率。這種方法為解決智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)共享中的隱私保護(hù)難題提供了有效的技術(shù)解決方案。

（3）**應(yīng)用層面的創(chuàng)新**

***構(gòu)建了面向?qū)嶋H應(yīng)用的完整技術(shù)平臺**。本項(xiàng)目不僅提出理論模型和方法，還致力于開發(fā)包含數(shù)據(jù)接口、模型庫、預(yù)測引擎和可視化平臺的完整技術(shù)方案。該平臺能夠?qū)崿F(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、預(yù)處理、模型訓(xùn)練、實(shí)時(shí)預(yù)測和結(jié)果可視化，形成了從理論到應(yīng)用的閉環(huán)。這為智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用提供了可行的工具和載體，降低了技術(shù)應(yīng)用門檻。

***實(shí)現(xiàn)了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)決策中的深度融合應(yīng)用**。本項(xiàng)目的研究成果可直接應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測、可再生能源出力預(yù)測、電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)、故障預(yù)警等智能電網(wǎng)關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景。通過深度融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，可以提供更全面、準(zhǔn)確的電網(wǎng)運(yùn)行信息，為電網(wǎng)調(diào)度、運(yùn)行控制、規(guī)劃決策提供更可靠的數(shù)據(jù)支撐，提升電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。

***推動(dòng)了智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程**。本項(xiàng)目的研究成果將為智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化提供參考，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)規(guī)范的制定。同時(shí)，項(xiàng)目開發(fā)的技術(shù)平臺和解決方案可向電力公司、能源服務(wù)企業(yè)等推廣應(yīng)用，促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，具有重要的產(chǎn)業(yè)化價(jià)值和社會(huì)效益。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過系統(tǒng)性的研究，突破智能電網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，預(yù)期在理論、方法、技術(shù)平臺和實(shí)際應(yīng)用等方面取得一系列重要成果。

（1）**理論貢獻(xiàn)**

***建立一套智能電網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)深度融合的理論框架**。項(xiàng)目預(yù)期提出基于動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)空注意力機(jī)制的深度融合模型，并深入揭示數(shù)據(jù)間時(shí)空關(guān)聯(lián)的建模機(jī)理。相關(guān)理論分析將闡明模型的收斂性、復(fù)雜度邊界以及融合效果的提升機(jī)制，為電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域提供新的理論視角和分析工具。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，并在相關(guān)學(xué)術(shù)會(huì)議上進(jìn)行交流，推動(dòng)該領(lǐng)域理論研究的深入發(fā)展。

***發(fā)展一套適用于電網(wǎng)場景的高魯棒性長時(shí)序預(yù)測理論方法**。項(xiàng)目預(yù)期提出LSTM-GNN混合預(yù)測模型，并通過理論分析（如梯度傳播分析、誤差傳播分析）解釋其提升長期預(yù)測能力和魯棒性的內(nèi)在原因。同時(shí)，對模型輕量化、異常數(shù)據(jù)處理等方法的優(yōu)化理論進(jìn)行探討，為復(fù)雜時(shí)序預(yù)測問題的建模提供理論指導(dǎo)。預(yù)期在相關(guān)期刊上發(fā)表研究論文，為電網(wǎng)智能預(yù)測領(lǐng)域貢獻(xiàn)新的理論方法。

***豐富分布式智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的理論體系**。項(xiàng)目預(yù)期在聯(lián)邦學(xué)習(xí)與差分隱私理論在電力領(lǐng)域的應(yīng)用方面取得創(chuàng)新性成果。通過理論分析，明確聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下模型聚合效率與隱私保護(hù)之間的權(quán)衡關(guān)系，探索差分隱私添加對模型預(yù)測精度的影響邊界。同時(shí)，對基于安全多方計(jì)算或同態(tài)加密的安全計(jì)算協(xié)議進(jìn)行理論分析，為構(gòu)建安全高效的分布式電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析體系奠定理論基礎(chǔ)。預(yù)期發(fā)表相關(guān)領(lǐng)域的理論研究成果，提升我國在智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)安全分析理論方面的國際影響力。

（2）**實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值**

***開發(fā)一套智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測技術(shù)平臺原型**。項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)包含數(shù)據(jù)接口、模型庫、預(yù)測引擎和可視化平臺的完整技術(shù)方案，形成可實(shí)際運(yùn)行的技術(shù)原型。該平臺能夠支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集與融合，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)負(fù)荷、可再生能源出力等的實(shí)時(shí)預(yù)測，并提供直觀的可視化界面展示分析結(jié)果。該平臺原型將為智能電網(wǎng)的智能化應(yīng)用提供實(shí)用工具，可直接或間接應(yīng)用于電力調(diào)度、運(yùn)行控制、故障預(yù)警等實(shí)際場景。

***顯著提升智能電網(wǎng)運(yùn)行決策的智能化水平**。項(xiàng)目預(yù)期提出的數(shù)據(jù)融合與預(yù)測方法，能夠提供更全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的電網(wǎng)運(yùn)行信息。通過深度融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測負(fù)荷變化、新能源出力波動(dòng)，為電網(wǎng)調(diào)度提供更可靠的依據(jù)，提升電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性。例如，精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測有助于優(yōu)化發(fā)電計(jì)劃，減少能源浪費(fèi)；準(zhǔn)確的故障預(yù)警有助于提前安排維護(hù)，降低停電損失。

***促進(jìn)能源互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建與發(fā)展**。項(xiàng)目預(yù)期的研究成果，特別是分布式數(shù)據(jù)融合與預(yù)測技術(shù)，能夠有效解決能源互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)問題，促進(jìn)電力公司、新能源企業(yè)、用戶等不同主體之間的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同。這將有助于構(gòu)建更加開放、協(xié)同、高效的能源互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)能源行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。

***產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益**。項(xiàng)目預(yù)期成果的應(yīng)用將帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益，例如通過優(yōu)化調(diào)度降低線損、減少停電損失、提高可再生能源消納比例等。同時(shí)，提升電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和可靠性，保障電力供應(yīng)穩(wěn)定，也將產(chǎn)生重要的社會(huì)效益。此外，項(xiàng)目的研究成果還將推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

（3）**人才培養(yǎng)與知識傳播**

***培養(yǎng)一批具備跨學(xué)科背景的專業(yè)人才**。項(xiàng)目執(zhí)行過程中，將培養(yǎng)一批既懂電力系統(tǒng)知識又掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的復(fù)合型人才。這些人才將能夠勝任智能電網(wǎng)等未來能源系統(tǒng)的研發(fā)、應(yīng)用和管理工作。

***形成一批高質(zhì)量的研究成果和知識產(chǎn)權(quán)**。項(xiàng)目預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文、出版專著、申請發(fā)明專利等，形成一批具有自主知識產(chǎn)權(quán)的研究成果，為我國智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展提供智力支撐。

***促進(jìn)知識的傳播與普及**。項(xiàng)目將通過舉辦學(xué)術(shù)講座、參加學(xué)術(shù)會(huì)議、發(fā)表科普文章等多種形式，向?qū)W術(shù)界、工業(yè)界和社會(huì)公眾傳播項(xiàng)目的研究成果和知識，提升社會(huì)對智能電網(wǎng)和技術(shù)的認(rèn)知水平。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

（1）**項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃**

本項(xiàng)目總研究周期為五年，分為五個(gè)階段實(shí)施，具體規(guī)劃如下：

***第一階段：準(zhǔn)備與基礎(chǔ)研究階段（第1年）**

***任務(wù)分配**：團(tuán)隊(duì)組建與分工；深入調(diào)研國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確具體研究問題和技術(shù)路線；完成文獻(xiàn)綜述和開題報(bào)告；初步構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理模塊和基礎(chǔ)仿真平臺。

***進(jìn)度安排**：第1-3個(gè)月，完成團(tuán)隊(duì)組建、文獻(xiàn)調(diào)研和開題報(bào)告；第4-9個(gè)月，進(jìn)行理論分析，初步設(shè)計(jì)D-GNN模型和時(shí)空注意力機(jī)制；第10-12個(gè)月，搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，收集整理初始數(shù)據(jù)集，完成第一階段研究任務(wù)。

***第二階段：核心模型研發(fā)階段（第2年）**

***任務(wù)分配**：完成D-GNN模型的理論推導(dǎo)與代碼實(shí)現(xiàn)；完成LSTM-GNN混合預(yù)測模型的設(shè)計(jì)與開發(fā)；研究模型輕量化方法；開展初步的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證模型有效性。

***進(jìn)度安排**：第13-18個(gè)月，完成D-GNN模型的詳細(xì)設(shè)計(jì)和代碼實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)；第19-24個(gè)月，完成LSTM-GNN混合模型的開發(fā)，研究知識蒸餾等輕量化方法；第25-30個(gè)月，進(jìn)行核心模型的初步實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和對比分析，完成第二階段研究任務(wù)。

***第三階段：隱私保護(hù)機(jī)制研究與集成階段（第3年）**

***任務(wù)分配**：研究聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架在電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用；設(shè)計(jì)基于差分隱私的隱私保護(hù)算法；開發(fā)安全的模型聚合協(xié)議；將隱私保護(hù)機(jī)制集成到數(shù)據(jù)融合與預(yù)測平臺中。

***進(jìn)度安排**：第31-36個(gè)月，完成聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架的選型與初步實(shí)現(xiàn)；第37-42個(gè)月，設(shè)計(jì)差分隱私算法，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)評估；第43-48個(gè)月，開發(fā)安全聚合協(xié)議，完成隱私保護(hù)機(jī)制的集成與測試，完成第三階段研究任務(wù)。

***第四階段：系統(tǒng)開發(fā)與測試階段（第4年）**

***任務(wù)分配**：開發(fā)數(shù)據(jù)接口模塊，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集與預(yù)處理；構(gòu)建模型庫，包含數(shù)據(jù)融合模型和預(yù)測模型；設(shè)計(jì)預(yù)測引擎和可視化平臺；進(jìn)行系統(tǒng)聯(lián)調(diào)測試和性能評估。

***進(jìn)度安排**：第49-54個(gè)月，完成數(shù)據(jù)接口模塊和模型庫的開發(fā)；第55-60個(gè)月，設(shè)計(jì)并開發(fā)預(yù)測引擎和可視化平臺；第61-66個(gè)月，進(jìn)行系統(tǒng)聯(lián)調(diào)測試，包括功能測試、性能測試和魯棒性測試；第67-72個(gè)月，根據(jù)測試結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化，完成第四階段研究任務(wù)。

***第五階段：成果總結(jié)與推廣應(yīng)用階段（第5年）**

***任務(wù)分配**：整理項(xiàng)目研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文和技術(shù)報(bào)告；申請發(fā)明專利；開發(fā)最終版技術(shù)平臺原型；進(jìn)行應(yīng)用場景的試點(diǎn)驗(yàn)證；總結(jié)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，形成結(jié)題報(bào)告。

***進(jìn)度安排**：第73-78個(gè)月，完成學(xué)術(shù)論文撰寫和專利申請；第79-84個(gè)月，進(jìn)行技術(shù)平臺原型的完善和應(yīng)用場景的試點(diǎn)驗(yàn)證；第85-90個(gè)月，總結(jié)項(xiàng)目研究成果，形成結(jié)題報(bào)告和相關(guān)技術(shù)文檔；第91-12個(gè)月，進(jìn)行項(xiàng)目成果的推廣和應(yīng)用推廣方案制定，完成第五階段研究任務(wù)。

（2）**風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

項(xiàng)目實(shí)施過程中可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，將采取相應(yīng)的管理策略：

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)**：模型研發(fā)難度大，未能達(dá)到預(yù)期性能指標(biāo)。

***應(yīng)對策略**：加強(qiáng)技術(shù)預(yù)研，采用多種模型架構(gòu)進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)；引入外部專家進(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)；設(shè)立階段性技術(shù)評審機(jī)制，及時(shí)調(diào)整研究方向；預(yù)留一定的研究時(shí)間和經(jīng)費(fèi)用于技術(shù)攻關(guān)。

***數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)**：數(shù)據(jù)獲取困難，數(shù)據(jù)質(zhì)量不滿足研究需求，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)存在隱患。

***應(yīng)對策略**：提前與數(shù)據(jù)提供方溝通，簽訂數(shù)據(jù)使用協(xié)議；加強(qiáng)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理流程，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；采用差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)手段保障數(shù)據(jù)安全；探索匿名化數(shù)據(jù)處理方法。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)**：關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)耗時(shí)超出預(yù)期，導(dǎo)致項(xiàng)目延期。

***應(yīng)對策略**：制定詳細(xì)的項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃，明確各階段任務(wù)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和責(zé)任人；建立動(dòng)態(tài)監(jiān)控機(jī)制，定期檢查項(xiàng)目進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決延期問題；合理分配研究資源，確保關(guān)鍵任務(wù)得到優(yōu)先保障。

***團(tuán)隊(duì)協(xié)作風(fēng)險(xiǎn)**：團(tuán)隊(duì)成員之間溝通不暢，協(xié)作效率低下。

***應(yīng)對策略**：建立有效的團(tuán)隊(duì)溝通機(jī)制，定期召開項(xiàng)目會(huì)議，加強(qiáng)信息共享；明確團(tuán)隊(duì)成員的角色和職責(zé)，形成分工協(xié)作的機(jī)制；引入項(xiàng)目管理工具，提升團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率。

***應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)**：研究成果與實(shí)際應(yīng)用需求脫節(jié)，難以落地推廣。

***應(yīng)對策略**：加強(qiáng)與電力企業(yè)的合作，深入了解實(shí)際應(yīng)用需求；在項(xiàng)目研發(fā)過程中引入應(yīng)用場景的反饋，及時(shí)調(diào)整研究方向；開發(fā)易于部署和應(yīng)用的技術(shù)平臺，降低應(yīng)用門檻。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

（1）**項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)**

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自電力系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)和密碼學(xué)等領(lǐng)域的專家組成，團(tuán)隊(duì)成員均具有豐富的學(xué)術(shù)研究經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠覆蓋項(xiàng)目研究的所有關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，確保項(xiàng)目順利實(shí)施。

**項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明**，清華大學(xué)能源與動(dòng)力工程系教授，博士生導(dǎo)師，長期從事智能電網(wǎng)、電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制研究，在電網(wǎng)數(shù)據(jù)建模與預(yù)測方面具有深厚造詣。曾主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，其中SCI檢索論文15篇，曾獲國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。在智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與預(yù)測領(lǐng)域，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成了多項(xiàng)橫向課題，積累了豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

**項(xiàng)目核心成員李強(qiáng)**，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系副教授，主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域發(fā)表頂級會(huì)議論文10余篇，曾獲得IEEENeurIPS最佳論文獎(jiǎng)。參與過多個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)項(xiàng)目，對電網(wǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)空特性建模具有深入理解。

**項(xiàng)目核心成員王偉**，南方電網(wǎng)科學(xué)研究院首席工程師，高級工程師，長期從事電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化、智能電網(wǎng)技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用工作。主持完成國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目5項(xiàng)，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。熟悉電網(wǎng)運(yùn)行實(shí)際，在電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理等方面具有豐富的工程經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)轫?xiàng)目提供實(shí)際應(yīng)用場景支持。

**項(xiàng)目核心成員趙敏**，北京大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院教授，主要研究方向?yàn)槊艽a學(xué)與數(shù)據(jù)安全。在差分隱私、同態(tài)加密等領(lǐng)域取得一系列創(chuàng)新性成果，發(fā)表頂級密碼學(xué)會(huì)議論文20余篇，曾獲得國家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)。團(tuán)隊(duì)已成功將差分隱私技術(shù)應(yīng)用于隱私保護(hù)計(jì)算領(lǐng)域，具有豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

**項(xiàng)目核心成員劉洋**，華為云研究院高級研究員，主要研究方向?yàn)榉植际綑C(jī)器學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)。參與設(shè)計(jì)并開發(fā)了聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺，發(fā)表頂級會(huì)議論文8篇，擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)。團(tuán)隊(duì)已成功將聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)的分布式數(shù)據(jù)合作項(xiàng)目，具有豐富的工程經(jīng)驗(yàn)。

**項(xiàng)目核心成員孫麗**，清華大學(xué)電子工程系博士，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)可視化與交互。團(tuán)隊(duì)已成功開發(fā)多個(gè)面向電網(wǎng)數(shù)據(jù)的可視化平臺，具有豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

（2）**團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式**

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員根據(jù)各自的專業(yè)背景和研究經(jīng)驗(yàn)，承擔(dān)不同的研究任務(wù)，并采用緊密協(xié)作的研究模式，確保項(xiàng)目高效推進(jìn)。

**項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明**，負(fù)責(zé)項(xiàng)目整體規(guī)劃與協(xié)調(diào)，主持關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員開展研究工作，并負(fù)責(zé)項(xiàng)目成果的總結(jié)與推廣。項(xiàng)目實(shí)施過程中，將定期項(xiàng)目會(huì)議，評估項(xiàng)目進(jìn)展，解決關(guān)鍵技術(shù)難題，確保項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)。

**項(xiàng)目核心成員李強(qiáng)**，負(fù)責(zé)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的