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。

本文提出了一种基于梯度量化的差分隐私保护联邦学习框架，旨在保护智能电表数据隐私并防范攻击。研究表明，个性化联邦学习算法在处理异构数据时优于传统方法，所提隐私保护算法通过模型混淆和差分隐私机制有效解决数据泄露问题。

该研究使用智能电表数据推导负荷曲线，提出了一种基于机器学习的框架，通过适用于伦敦近5000个家庭的数据获得最佳负荷剖析。研究应用了四种聚类算法，并将问题重新定义为概率分类问题，借助可解释的AI提高解决方案的可解释性。研究发现最佳聚类数为七个，但将其进一步划分为九个聚类。该解决方案具有可扩展性和多功能性，适用于电力公用事业公司为用户细分以创建更有针对性的需求响应计划。