机构名称：
¥ 1.0
摘要 - 电网传统上作为多实体系统运行，每个实体管理地理区域。对脱碳和能源民主的兴趣和需求导致可控能源的渗透率不断增长。反过来，此过程正在增加网格实体的数量。范式转移也是通过配备高级处理和计算功能的智能传感器和执行器的采用来推动的。虽然电网实体之间的协作（代理）降低了能源成本并提高了整体可靠性，但实现有效的协作是具有挑战性的。主要挑战源于系统代理的异质性及其收集的信息。此外，数据集合的规模不断增加，许多网格实体都有严格的隐私要求。另一个挑战是能源行业将数据保存在孤岛中的共同做法。联邦计算是一种非常适合解决这些对多代理能源系统越来越重要的问题的方法。通过联合计算，代理人协作解决学习和优化问题，同时尊重每个代理的隐私以及克服跨设备和跨组织数据隔离的障碍。在本文中，我们首先确定了联合计算以实现未来电网的能源优化目标的需求。我们讨论执行多代理数据处理的实际挑战。然后，我们应对在物联网（IoT）中协调连接的分布式能源（DER）的操作的特定挑战。我们通过介绍一个新的联邦计算框架来结束本文，该框架解决了其中一些问题，并通过Grid Fruit LLC分享了研究演示和商业建筑应用中两个初始领域测试设置的示例。索引术语 - 填充计算，能源效率，分布式能源，分布式优化，智能网格，物联网，多代理系统，电网，电网
可解释的多元时间序列分类
主要关键词
相关文件推荐
