一种基于联邦学习与领域知识增强的恒温负荷动态建模方法

本发明属于智能建筑能效管理技术领域，公开了一种基于联邦学习与领域知识增强的恒温负荷动态建模方法，通过多站点传感器采集热水系统运行数据，构建结构化建模输入；利用物理边界特性生成边界增强样本；设计嵌入领域知识的神经网络模型并集成物理约束机制；采用联邦学习框架实现多客户端协同训练与模型聚合，提升模型泛化能力与隐私保护水平。本发明在保护用户数据隐私的前提下，实现多站点热水系统的高精度温度预测与能耗建模，解决现有技术中物理一致性差、建模精度低及数据共享难的问题。