电网中，哪种技术可以实现模型的动态更新？

该题考查的是电力系统智能化技术中模型更新机制与实际应用场景的匹配关系。\n\n题干问的是“电网中，哪种技术可以实现模型的动态更新”，关键在于理解“动态更新”在电网场景下的具体内涵：即在保障数据隐私与安全的前提下，模型需持续适应分布式、异构、实时变化的运行环境（如不同区域变电站、边缘智能终端、用户侧设备等），且原始数据不能集中上传至中心服务器。\n\n逐项分析选项：\n\nA：深度学习是一种通用的模型架构与训练范式，强调从大量标注数据中自动学习特征和映射关系。但它本身不提供模型动态更新的机制；其典型训练流程为离线批量训练，模型更新需重新收集数据、重新训练并部署，难以满足电网中低延迟、数据不出域、持续演进的需求。因此，深度学习不是实现“动态更新”的关键技术路径。\n\nB：迁移学习旨在将源域知识迁移到目标域以缓解目标域数据不足问题，适用于跨场景适配（如用仿真数据辅助实测建模）。但其更新过程通常仍依赖中心化数据或人工设定迁移策略，不具备在多主体协同、数据隔离约束下自主、渐进、在线更新模型的能力，故不满足电网对“动态更新”的核心要求。\n\nC：联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习范式，允许多个参与方（如各地调、变电站、智能电表终端）在不共享原始数据的前提下，仅交换加密的模型参数或梯度，在本地数据上进行训练，并通过中心服务器聚合更新全局模型。该机制天然支持模型的增量式、迭代式、隐私保护型动态更新，契合电网“数据分散、安全敏感、实时性强”的特点，已在国家电网“云边协同”智能调度、负荷预测、故障诊断等场景中开展试点应用。因此，C是符合题干要求的正确答案。\n\nD：“以上都是”错误。因A、B虽可作为模型构建或优化的技术手段，但均不具备联邦学习所特有的、面向分布式电力系统的动态协同更新能力。三者不属于同一层级的技术范畴：深度学习是模型类型，迁移学习是知识复用方法，联邦学习是分布式协同学习框架；且只有联邦学习直接解决了电网中“数据不动模型动”的动态更新难题。\n\n核心知识点总结：\n- 联邦学习的核心特征：数据本地化、模型协同化、更新动态化、隐私内生化。\n- 电网智能化对AI技术的关键约束：数据主权归属明确（属地化管理）、通信带宽受限、安全合规要求高（等保三级、电力监控系统安全防护规定）、运行状态持续演化（负荷波动、新能源出力随机性）。\n- 动态更新 ≠ 模型重训练，而是指在不中断服务、不暴露原始数据前提下，通过增量计算、参数聚合、在线微调等方式实现模型性能的持续优化。\n\n综上，正确答案为C。