論文の概要: Towards Fleet-wide Sharing of Wind Turbine Condition Information through
Privacy-preserving Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03529v1
- Date: Wed, 7 Dec 2022 09:22:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 17:09:42.118304
- Title: Towards Fleet-wide Sharing of Wind Turbine Condition Information through
Privacy-preserving Federated Learning
- Title（参考訳）: プライバシ保護フェデレーション学習による風車条件情報のフリートワイド共有に向けて
- Authors: Lorin Jenkel, Stefan Jonas, Angela Meyer
- Abstract要約: テラバイトのデータは、風力タービンメーカーが毎日収集している。
製造業者は、ビジネス戦略上の理由から、艦隊のタービンデータのプライバシーを好む。
風力タービンにデータを残してデータプライバシを保存する分散フェデレーション機械学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Terabytes of data are collected every day by wind turbine manufacturers from
their fleets. The data contain valuable real-time information for turbine
health diagnostics and performance monitoring, for predicting rare failures and
the remaining service life of critical parts. And yet, this wealth of data from
wind turbine fleets remains inaccessible to operators, utility companies, and
researchers as manufacturing companies prefer the privacy of their fleets'
turbine data for business strategic reasons. The lack of data access impedes
the exploitation of opportunities, such as improving data-driven turbine
operation and maintenance strategies and reducing downtimes. We present a
distributed federated machine learning approach that leaves the data on the
wind turbines to preserve the data privacy, as desired by manufacturers, while
still enabling fleet-wide learning on those local data. We demonstrate in a
case study that wind turbines which are scarce in representative training data
benefit from more accurate fault detection models with federated learning,
while no turbine experiences a loss in model performance by participating in
the federated learning process. When comparing conventional and federated
training processes, the average model training time rises significantly by a
factor of 7 in the federated training due to increased communication and
overhead operations. Thus, model training times might constitute an impediment
that needs to be further explored and alleviated in federated learning
applications, especially for large wind turbine fleets.
- Abstract（参考訳）: テラバイトのデータは、風力タービンメーカーが艦隊から毎日収集している。
データにはタービンの健康診断や性能モニタリングのための貴重なリアルタイム情報が含まれており、まれな故障や重要な部品の残りのサービス寿命を予測する。
しかし、風力タービンの艦隊から得られた豊富なデータは、製造会社がビジネス上の戦略的理由からタービンデータのプライバシーを優先しているため、オペレーター、ユーティリティ企業、研究者にはアクセスできないままです。
データアクセスの欠如は、データ駆動型タービンの運用とメンテナンス戦略の改善、ダウンタイムの削減といった機会の活用を妨げる。
本稿では,風力タービンにデータを残して,製造業者が望むようなデータのプライバシを保ちながら,そのローカルデータに対するフリートワイドな学習を可能にする分散フェデレーション機械学習手法を提案する。
本研究では, 汎用訓練データに乏しい風力タービンが, フェデレート学習を伴うより正確な故障検出モデルから恩恵を受ける一方で, フェデレーション学習プロセスに参加することでモデル性能を損なうタービンは存在しないことを示す。
従来のトレーニングプロセスとフェデレーショントレーニングプロセスを比較すると,コミュニケーションやオーバヘッド操作の増加により,フェデレーショントレーニングにおける平均モデルトレーニング時間は7倍に向上する。
したがって、モデル訓練時間は、特に大型の風力タービン車両において、連合学習アプリケーションにおいてさらに探求され、緩和される必要がある障害を構成する可能性がある。
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