論文の概要: A Federated learning model for Electric Energy management using
Blockchain Technology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09080v1
- Date: Tue, 18 Jul 2023 09:00:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 15:32:23.914504
- Title: A Federated learning model for Electric Energy management using
Blockchain Technology
- Title（参考訳）: ブロックチェーン技術を用いたエネルギー管理のためのフェデレーション学習モデル
- Authors: Muhammad Shoaib Farooq, Azeen Ahmed Hayat
- Abstract要約: エネルギー不足と電力負荷の削減が発展途上国の主な問題である。
エネルギー管理の改善と再生可能エネルギーの利用は、エネルギー危機の解決に重要である。
化石燃料の高価格によるエネルギー需要の増大に対応するため, 再生可能エネルギー源の利用を増加させる必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Energy shortfall and electricity load shedding are the main problems for
developing countries. The main causes are lack of management in the energy
sector and the use of non-renewable energy sources. The improved energy
management and use of renewable sources can be significant to resolve energy
crisis. It is necessary to increase the use of renewable energy sources (RESs)
to meet the increasing energy demand due to high prices of fossil-fuel based
energy. Federated learning (FL) is the most emerging technique in the field of
artificial intelligence. Federated learning helps to generate global model at
server side by ensemble locally trained models at remote edges sites while
preserving data privacy. The global model used to predict energy demand to
satisfy the needs of consumers. In this article, we have proposed Blockchain
based safe distributed ledger technology for transaction of data between
prosumer and consumer to ensure their transparency, traceability and security.
Furthermore, we have also proposed a Federated learning model to forecast the
energy requirements of consumer and prosumer. Moreover, Blockchain has been
used to store excess energy data from prosumer for better management of energy
between prosumer and grid. Lastly, the experiment results revealed that
renewable energy sources have produced better and comparable results to other
non-renewable energy resources.
- Abstract（参考訳）: エネルギー不足と電力負荷の削減が発展途上国の主な問題である。
主な原因は、エネルギーセクターにおける管理の欠如と再生不可能なエネルギー源の使用である。
エネルギー管理の改善と再生可能エネルギーの利用は、エネルギー危機の解決に重要である。
化石燃料エネルギーの高価格によるエネルギー需要の増加に対応するため,再生可能エネルギー源(RES)の利用を増加させる必要がある。
フェデレーション学習(federated learning, fl)は、人工知能の分野でもっとも新しい技術である。
フェデレーション学習は、データプライバシを保持しながら、リモートエッジサイトでローカルにトレーニングされたモデルをアンサンブルすることで、サーバ側でグローバルモデルを生成するのに役立つ。
グローバルモデルは、消費者のニーズを満たすためにエネルギー需要を予測するために使用される。
本稿では,プロデューサとコンシューマ間のデータのトランザクションのためのブロックチェーンベースの安全な分散台帳技術を提案し,その透明性,トレーサビリティ,セキュリティを確保する。
さらに, 消費者とプロシューマーのエネルギー要求を予測するためのフェデレーション学習モデルも提案している。
さらに、Blockchainは、プロシューマーとグリッド間のエネルギー管理を改善するために、プロシューマーから過剰なエネルギーデータを格納するために使われてきた。
最後に、再生可能エネルギー源は他の再生不可能エネルギー資源と同等の結果が得られた。
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