論文の概要: Asynchronous Decentralized Federated Learning for Collaborative Fault Diagnosis of PV Stations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13606v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 08:26:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-02 05:25:36.819755
• Title: Asynchronous Decentralized Federated Learning for Collaborative Fault Diagnosis of PV Stations
• Title（参考訳）: PV局の協調的故障診断のための非同期分散フェデレーション学習
• Authors: Qi Liu (1, 2 and 3), Bo Yang (1, 2 and 3), Zhaojian Wang (1, 2 and 3), Dafeng Zhu (1, 2 and 3), Xinyi Wang (1, 2 and 3), Kai Ma (4), Xinping Guan (1, 2 and 3) ((1) Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China, (2) Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai, China, (3) Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Control and Management, Shanghai, China, (4) School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, China.)
• Abstract要約: 協調的故障診断モデルを訓練するために,新しい非同期分散フェデレーションラーニング(ADFL)フレームワークを提案する。 グローバルモデルは、中央ノードの障害を避けるために分散的に集約される。 提案手法の有効性を検証するため,実験および数値シミュレーションを行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the different losses caused by various photovoltaic (PV) array faults, accurate diagnosis of fault types is becoming increasingly important. Compared with a single one, multiple PV stations collect sufficient fault samples, but their data is not allowed to be shared directly due to potential conflicts of interest. Therefore, federated learning can be exploited to train a collaborative fault diagnosis model. However, the modeling efficiency is seriously affected by the model update mechanism since each PV station has a different computing capability and amount of data. Moreover, for the safe and stable operation of the PV system, the robustness of collaborative modeling must be guaranteed rather than simply being processed on a central server. To address these challenges, a novel asynchronous decentralized federated learning (ADFL) framework is proposed. Each PV station not only trains its local model but also participates in collaborative fault diagnosis by exchanging model parameters to improve the generalization without losing accuracy. The global model is aggregated distributedly to avoid central node failure. By designing the asynchronous update scheme, the communication overhead and training time are greatly reduced. Both the experiments and numerical simulations are carried out to verify the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 様々な太陽光発電(pv)アレイの故障による損失が異なるため、故障タイプの正確な診断がますます重要になっている。 複数のPVステーションは1つに比べ、十分な故障サンプルを収集するが、関心の対立があるため、直接データを共有することはできない。 したがって、連合学習を利用して協調的障害診断モデルを訓練することができる。 しかし、各PVステーションは異なる計算能力とデータ量を有するため、モデル更新機構によりモデリング効率は深刻な影響を受ける。 さらに、PVシステムの安全かつ安定した運用には、単に中央サーバで処理されるのではなく、協調モデリングの堅牢性を保証する必要がある。 これらの課題に対処するために,新しい非同期分散連合学習(adfl)フレームワークを提案する。 各PV局は, 局所モデルだけでなく, モデルパラメータの交換による協調的故障診断にも参加し, 精度を損なうことなく一般化を改善する。 グローバルモデルは中央ノードの障害を回避するために分散的に集約される。 非同期更新方式を設計することにより、通信オーバーヘッドとトレーニング時間が大幅に削減される。 提案手法の有効性を検証するため,実験および数値シミュレーションを行った。

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