【摘 要】
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随着整县光伏工程的推进，对分布式屋顶光伏出力及用户负荷功率的准确预测是配电网运行优化的基础。现有基于数据驱动的预测方法对整县光伏场景中不平衡不充分的非独立同分布数据集适应性较低，且无法满足用户 日益增强的数据隐私保护意识。为此，以用户侧电表历史数据为可用信息，提出一种基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）的个性化联邦学习（Personalized Fede
【基金项目】
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深圳供电局有限公司科技项目（09000020220301030901622）；
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随着整县光伏工程的推进，对分布式屋顶光伏出力及用户负荷功率的准确预测是配电网运行优化的基础。现有基于数据驱动的预测方法对整县光伏场景中不平衡不充分的非独立同分布数据集适应性较低，且无法满足用户 日益增强的数据隐私保护意识。为此，以用户侧电表历史数据为可用信息，提出一种基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）的个性化联邦学习（Personalized Federated Learning， PFL） 光伏出力及负荷功率预测方法。该方法应用交换各用户模型参数代替聚合所有用户原始数据，提高了训练效率，保障了数据隐私。通过上传部分而非全部模型参数的方式保留用户个性化差异，提高了模型对单个用户的预测准确度，增强了算法在不平衡数据集上的适应能力。以澳大利亚配电网光伏及负荷数据为例进行分析，验证了所提建模方法的有效性与优越性。
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