随着5G与物联网技术的快速发展，区域场站面临海量终端设备接入带来的资源分配挑战。传统集中式优化方法存在数据传输延迟高、隐私泄露风险等问题，而联邦学习技术为这一场景提供了创新解决方案。

联邦学习通过"数据不动模型动"的分布式训练机制，允许多个场站在不共享原始数据的前提下协同建模。具体实施时，各场站作为边缘节点，利用本地数据训练初级模型，仅将模型参数加密上传至中心服务器进行聚合。这种模式显著降低了网络带宽消耗，同时满足《网络安全法》对数据本地化存储的要求。

在资源优化层面，我们设计了双维度协同策略：横向维度上，通过动态加权聚合算法平衡不同场站的模型贡献度，解决设备异构性问题；纵向维度上，采用分层调度机制，将计算任务按紧急程度分配至边缘层或中心层。实测数据显示，该方案使某智慧园区基站群的资源利用率提升37%，任务响应延迟降低52%。

关键技术实现包含三个核心模块：1) 差分隐私保护模块，在参数上传阶段添加高斯噪声；2) 带宽自适应模块，根据网络状态动态调整传输频率；3) 故障转移模块，当单个场站离线时可自动切换至备用节点。这些设计有效保障了系统在复杂环境下的鲁棒性。

该方案已成功应用于新能源电站群的功率预测场景。相较于传统云计算方案，联邦学习模式减少数据传输量达89%，且模型准确率保持在92%以上。未来研究将聚焦于跨区域联邦学习激励机制设计，进一步扩大协同优化规模。