计算任务分摊的个性化云边协同支撑单用户负荷概率预测方法研究

王蓓蓓; 丁正凯; 朱竞; 吴敏

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1525

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计算任务分摊的个性化云边协同支撑单用户负荷概率预测方法研究

更新时间：2026-07-02

- 计算任务分摊的个性化云边协同支撑单用户负荷概率预测方法研究
- Vol. 50, Issue 6, Pages: 2302-2317(2026)
- 作者机构：
  
  1. 东南大学电气工程学院
  2. 东南大学网络空间安全学院
  3. 国家电网有限公司华东分部
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1525
  CLC： TM715
- Published：2026
- 稿件说明：
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王蓓蓓, 丁正凯, 朱竞, et al. 计算任务分摊的个性化云边协同支撑单用户负荷概率预测方法研究[J]. 2026, 50(6): 2302-2317.
DOI：

王蓓蓓, 丁正凯, 朱竞, et al. 计算任务分摊的个性化云边协同支撑单用户负荷概率预测方法研究[J]. 2026, 50(6): 2302-2317. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1525.

摘要

“双碳”目标下，分布式新能源大量接入、负荷主动响应与双向互动愈加频繁，新能源出力与用户行为随机性增大，传统确定性负荷预测已难适用且存在隐私风险。为此，该文提出一种面向分布式新能源以及隐私保护场景、兼顾计算任务分摊的个性化云边协同支撑用户级负荷概率预测方法：云侧利用历史用户数据构建规律性辨识聚类模型，并结合边侧提取的用电规律性特征，在不暴露双方敏感数据信息前提下，基于安全多方计算实现规律性安全辨识并差异化下发相应的概率预测模型；边缘侧在本地提取日用电模式与时段场景特征，依据用户规律性自适应选取输入，完成云端派发模型的本地训练与预测。算例结果表明，所提方法在负荷概率预测方面具有良好的有效性与稳定性，相较于传统方法，在隐私保护与计算资源占用方面表现更优，并在模型准确性与预测效率之间实现权衡，具备良好的工程可扩展性。

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关键词

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