論文の概要: Empowering Prosumer Communities in Smart Grid with Wireless
Communications and Federated Edge Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03169v1
- Date: Wed, 7 Apr 2021 14:57:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-08 15:26:54.855604
- Title: Empowering Prosumer Communities in Smart Grid with Wireless
Communications and Federated Edge Learning
- Title（参考訳）: 無線通信とフェデレーションエッジ学習によるスマートグリッドにおける消費者コミュニティの活用
- Authors: Afaf Taik and Boubakr Nour and Soumaya Cherkaoui
- Abstract要約: 分散型エネルギー資源の指数関数的な成長は、スマートグリッドにおける従来の消費者のプロシューマーへの転換を可能にする。
消費者コミュニティが集合的目標を達成するためのマルチレベルの意思決定フレームワークを提案する。
プロシューマーのプライバシの保護に加えて,フェデレーション学習を用いた学習予測モデルが,異なるエネルギー資源に対して高い精度をもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.289693272967054
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The exponential growth of distributed energy resources is enabling the
transformation of traditional consumers in the smart grid into prosumers. Such
transition presents a promising opportunity for sustainable energy trading.
Yet, the integration of prosumers in the energy market imposes new
considerations in designing unified and sustainable frameworks for efficient
use of the power and communication infrastructure. Furthermore, several issues
need to be tackled to adequately promote the adoption of decentralized
renewable-oriented systems, such as communication overhead, data privacy,
scalability, and sustainability. In this article, we present the different
aspects and challenges to be addressed for building efficient energy trading
markets in relation to communication and smart decision-making. Accordingly, we
propose a multi-level pro-decision framework for prosumer communities to
achieve collective goals. Since the individual decisions of prosumers are
mainly driven by individual self-sufficiency goals, the framework prioritizes
the individual prosumers' decisions and relies on 5G wireless network for fast
coordination among community members. In fact, each prosumer predicts energy
production and consumption to make proactive trading decisions as a response to
collective-level requests. Moreover, the collaboration of the community is
further extended by including the collaborative training of prediction models
using Federated Learning, assisted by edge servers and prosumer home-area
equipment. In addition to preserving prosumers' privacy, we show through
evaluations that training prediction models using Federated Learning yields
high accuracy for different energy resources while reducing the communication
overhead.
- Abstract（参考訳）: 分散型エネルギー資源の指数関数的な成長は、スマートグリッドにおける従来の消費者のプロシューマーへの転換を可能にする。
このような移行は持続可能エネルギー取引に有望な機会をもたらす。
しかし、エネルギー市場におけるプロシューマーの統合は、電力と通信インフラの効率的な利用のための統一的で持続可能なフレームワークを設計する上で、新たな考慮を課している。
さらに、通信オーバーヘッド、データのプライバシ、スケーラビリティ、持続可能性など、分散再生可能指向システムの導入を適切に推進するために、いくつかの問題に取り組む必要がある。
本稿では,効率的なエネルギー取引市場を構築する上で,コミュニケーションとスマートな意思決定に関連するさまざまな側面と課題について述べる。
そこで本稿では,集合目標達成のためのマルチレベル・プロ意思決定フレームワークを提案する。
この枠組みは, 個々の自給自足の目標を主体とし, 個人の意思決定を優先し, コミュニティメンバー間の迅速な連携のために, 5G無線ネットワークに依存している。
実際、各プロシューマーはエネルギー生産と消費を予測し、集団レベルの要求に応えて積極的な取引決定を行う。
さらに,フェデレートラーニング(Federated Learning)を用いた予測モデルの協調トレーニングや,エッジサーバやホームエリア機器の活用などにより,コミュニティのコラボレーションをさらに強化する。
プロシューマーのプライバシの保護に加えて,フェデレーション学習を用いた学習予測モデルが,通信のオーバーヘッドを低減しつつ,異なるエネルギー資源に対して高い精度をもたらすことを示す。
関連論文リスト
- Decentralized Coordination of Distributed Energy Resources through Local Energy Markets and Deep Reinforcement Learning [1.8434042562191815]
地域エネルギー市場を通じて実現された過渡的エネルギーは、グリッドの課題に対する有望な解決策として近年注目を集めている。
本研究では、ALEXにおけるエンドユーザー参加を自動化するために、深層強化学習エージェントのセットを訓練することでギャップを解消する。
本研究は, この設定において, 請求書の削減とネット負荷変動の低減との間に明らかな相関関係を明らかにした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-19T19:03:33Z) - Privacy-Preserving Joint Edge Association and Power Optimization for the
Internet of Vehicles via Federated Multi-Agent Reinforcement Learning [74.53077322713548]
プライバシ保護型共同エッジアソシエーションと電力配分問題について検討する。
提案されたソリューションは、最先端のソリューションよりも高いプライバシレベルを維持しながら、魅力的なトレードオフにぶつかる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-26T10:09:23Z) - Design and Planning of Flexible Mobile Micro-Grids Using Deep
Reinforcement Learning [0.0]
遊牧民を対象とした移動型多エネルギー供給システムの設計と計画戦略について検討した。
深層強化学習は、取り組んだ設計と計画の問題に対して実施される。
モンゴルのガー・コミュニティにおける事例研究の結果、移動遊牧民のエネルギーシステムは技術的にも経済的にも実現可能であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T08:30:50Z) - Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework [53.97223237572147]
本稿では、自律制御と再生可能エネルギー資源のスマート電力グリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T01:18:58Z) - FedREP: Towards Horizontal Federated Load Forecasting for Retail Energy
Providers [1.1254693939127909]
我々は、エネルギー負荷予測のための新しい水平プライバシー保護フェデレーション学習フレームワーク、フェデレーション(FedREP)を提案する。
我々は、複数のREPがデータを共有することなく、共通の堅牢な機械学習モデルを構築することを可能にすることにより、制御センタと複数の小売業者からなる連合学習システムを考える。
予測には、長期の観測シーケンスを学習できるため、最先端のLong Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-01T04:16:19Z) - Optimal Power Allocation for Rate Splitting Communications with Deep
Reinforcement Learning [61.91604046990993]
このレターでは、レート分割多重アクセスネットワークにおいて、ユーザの電力割り当てを最適化するための新しいフレームワークを紹介します。
ネットワークでは、ユーザのために意図されたメッセージは、単一の共通部分と個々のプライベート部分に分割される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-01T06:32:49Z) - Virtual Microgrid Management via Software-defined Energy Network for
Electricity Sharing [10.13696311830345]
本稿では,ソフトウェア定義エネルギーネットワーク(SDEN)として動作する仮想マイクログリッドの構築手法を提案する。
提案したサイバー物理システムは、電気エネルギーがメンバー間で共有され、コンピュータネットワーク、無線通信、ピアツーピアインターネットアプリケーション(BitTorrentなど)で使用されるリソース割り当て手法にインスパイアされたハンドシェイクによって、サイバードメイン内でのエネルギー共有が有効であると仮定する。
本稿は、提案手法が既存の規制に概ね準拠するが、中央から長期に支配的な電化エネルギーシステムを組織化するための非常に破壊的な可能性を秘めていると結論付けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-01T06:09:40Z) - A Hierarchical Approach to Multi-Energy Demand Response: From
Electricity to Multi-Energy Applications [1.5084441395740482]
本稿では,多くの住宅,商業,産業の消費者の集合体のエネルギー消費を制御する機会を探る。
このアンサンブル制御は、マルチエネルギーインフラシステムのモデリングツールのセットへの現代的な需要応答となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T17:17:51Z) - A Deep Reinforcement Learning Framework for Continuous Intraday Market
Bidding [69.37299910149981]
再生可能エネルギー源統合の成功の鍵となる要素は、エネルギー貯蔵の利用である。
欧州の継続的な日内市場におけるエネルギー貯蔵の戦略的関与をモデル化するための新しい枠組みを提案する。
本アルゴリズムの分散バージョンは, サンプル効率のため, この問題を解決するために選択される。
その結果, エージェントは, ベンチマーク戦略よりも平均的収益率の高い政策に収束することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-13T13:50:13Z) - Towards a Peer-to-Peer Energy Market: an Overview [68.8204255655161]
本研究は, 電力市場を中心に, 現状と, プロシューマーによる分散型自己生成能力の増大傾向を比較した。
我々はP2P(Peer-to-Peer)エネルギー市場のための潜在的多層アーキテクチャを導入し、マイクログリッドの一部として、地域生産と地域消費の基本的な側面について議論する。
読者に全体像を示すため、スマートコントラクトやグリッド安定性といったエネルギー取引の関連要素についても精査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-02T20:32:10Z) - Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。
ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-21T02:14:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。