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微网格规划具有汇总者在可再生能源包含生产商市场中的作用
尽管大量在能源基础设施上花费了，但由于其依赖于常规能源的依赖，美国在诸如碳排放之类的关键性能指标和能量混合中排名落后。当前的电网面临着几个挑战。碳管理已成为主要挑战之一。公用事业市场正在不断发展，并且电力领域的变化速度比以往任何时候都更快。传统的电力电网管理的特征是从生产者到消费者的一方向功率流。当前的电力景观正朝着更大的集中化和多向流动朝着更大的波动性发展。如今，功率流已经成为多方向，并且正在为网格水平的生产单位进行分散化。 微网格体系结构在满足不断增长的变化方面发挥了重要作用。 生产商在能源使用方面获得了更多的自由和权利。 本文提供了包含Prosumers角色的微网格 - 聚集器架构的观点。 微网格确实反映了当今世界的电气场景。 Elec-如今，功率流已经成为多方向，并且正在为网格水平的生产单位进行分散化。微网格体系结构在满足不断增长的变化方面发挥了重要作用。生产商在能源使用方面获得了更多的自由和权利。本文提供了包含Prosumers角色的微网格 - 聚集器架构的观点。微网格确实反映了当今世界的电气场景。Elec-
电力系统研究
从常规能源发出的碳排放以及在不久的将来灭绝这些来源的可能性促使各州寻求新的能源替代方案，即可再生能源（RESS）。在这方面，考虑到RES的数量增加，由于更环保的来源和新一代负载的激励措施，使用灵活性选项以确保电源系统的可靠性至关重要。在这方面，本研究涉及风力发电厂（WPP）的电力系统中的随机最佳操作问题，其中动态线等级（DLR），泵送的水电储能（PHESS），公共能量存储（CES），需求响应（DR）和电动汽车（EV）（EV）聚集器（EVAGG）被视为柔韧性选项。使用拟议的结构，提出了一种有效的决策方法，可以在技术上和经济上满足电力系统操作的所有要求。此外，各种案例研究以证明IEEE 6-BUS和IEEE 24总线测试系统中提出的框架的有效性。根据获得的结果，PHES对风溢出和总系统操作成本的最小化影响最大，当评估所有灵活性选项时，总成本会大大降低，并且不增加负载脱落。提出的模型对减少总运行成本有重大影响。
e LSA：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
elsa：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
与恶意演员联合学习的安全多方聚集
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，该协议是在两台服务器上构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
dapar.pdf
聚集器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 6聚合层。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7总计。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8聚集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9骨料。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10集合。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10个applanovasonprotein。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11平均浓度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 Barplotenrichgo_HC。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 BarplotGroupgo_HC。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 Boxplotd_hc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 buildadadjacencymatrix。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 buildColumtoproteIndataTaset。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16构建图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 buildMetcell。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18
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聚集器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 6聚合层。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7总计。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8聚集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8-凝集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9聚集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10个applanovasonprotein。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个平均强度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 Barplotenrichgo_HC。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个BarplotGroupgo_HC。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 Boxplotd_hc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 buildadadjactencyMatrix。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 buildColumtoproteIndataTaset。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15构建图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 BuildMetaCell。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 check.conditions。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 check.design。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18校验clusterability。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 check_dataset_vality。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 check_nbvalues_in_columns。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20个孩子。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21