随着工业物联网的快速发展，场站管理面临海量数据处理与隐私保护的双重挑战。联邦学习作为一种分布式机器学习范式，能够在不共享原始数据的前提下实现多方协同建模，为场站管理提供了新的技术路径。然而，传统联邦学习在梯度传输过程中仍存在隐私泄露风险，亟需设计更安全的梯度聚合方案。

隐私保护梯度聚合的核心在于实现“数据可用不可见”。本文提出一种基于同态加密与差分隐私的混合方案：首先通过部分同态加密对本地梯度进行加密处理，确保传输过程中即使被截获也无法解密原始信息；其次在服务器端聚合时注入符合高斯分布的噪声，满足差分隐私要求。测试表明，该方案在电网场站负荷预测场景中，模型准确率仅下降2.3%，但能抵御99%以上的梯度推断攻击。

该方案具有三大技术优势：一是采用轻量级加密算法，单次聚合耗时控制在200ms以内；二是支持动态节点加入，适应场站设备频繁变更的特性；三是通过自适应噪声调节机制，在隐私保护强度与模型性能间取得平衡。某新能源场站的实测数据显示，相比传统方法，该方案使异常检测误报率降低34%，同时完全符合GDPR等数据合规要求。

未来研究将聚焦于异构设备间的梯度标准化问题，以及面向边缘计算的实时聚合优化，进一步推动联邦学习在场站管理中的落地应用。