【摘 要】
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随着我国碳达峰与碳中和的目标提出，光伏发电在我国电力系统中扮演的角色愈发重要，其发展状况关系到新型电力系统建设与低碳目标的实现。由于装机时间、设备与运营水平等不同，光伏电站发电效率参差不齐。通过横向对比光伏电站的发电效率诊断出低效电站，有利于推动光伏行业整体发展。然而，出于对各自数据隐私的保护，电站间并不愿意交换数据，导致了“数据孤岛”现象的形成。因此，本文提出采用带有隐私保护技术的联邦学习算法对
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随着我国碳达峰与碳中和的目标提出，光伏发电在我国电力系统中扮演的角色愈发重要，其发展状况关系到新型电力系统建设与低碳目标的实现。由于装机时间、设备与运营水平等不同，光伏电站发电效率参差不齐。通过横向对比光伏电站的发电效率诊断出低效电站，有利于推动光伏行业整体发展。然而，出于对各自数据隐私的保护，电站间并不愿意交换数据，导致了“数据孤岛”现象的形成。因此，本文提出采用带有隐私保护技术的联邦学习算法对不同光伏电站的发电效率进行评估与横向对比，并推导出平均发电效率，进一步对独立的光伏电站进行低效诊断。本文提出的方法在不获取电站隐私数据的前提下实现了效率评估与低效诊断，有助于促进光伏行业效率提升与合理竞争。
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