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一种基于隐私保护的电力负荷短期预测系统及方法，是一种在影响因素复杂多变的负荷预测系统中，将BiLSTM神经网络与联邦学习相结合，利用BiLSTM的特性更加有效地学习各客户端本地负荷向量的时序特性，运用联邦学习保护各客户端的数据隐私并解决全局...
该专利属于南京邮电大学所有，仅供学习研究参考，未经过南京邮电大学授权不得商用。

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