本文介绍了一种基于聚类的联邦学习算法，旨在解决客户端数据异构性问题，适用于安全关键系统的故障诊断。个性化联邦学习算法（PL-FL）通过添加个性化层提升模型质量，实验证明其在异构能耗数据上的表现优于传统方法。此外，研究提出了基于梯度量化的差分隐私保护框架，以保障智能电表数据隐私，防范攻击。