論文の概要: A review of federated learning in renewable energy applications:
Potential, challenges, and future directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11220v1
- Date: Mon, 18 Dec 2023 14:12:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 19:56:01.901229
- Title: A review of federated learning in renewable energy applications:
Potential, challenges, and future directions
- Title（参考訳）: 再生可能エネルギー応用における連合学習の展望 : 可能性,課題,今後の方向性
- Authors: Albin Grataloup, Stefan Jonas, Angela Meyer
- Abstract要約: フェデレーション学習(Federated Learning)は、プライバシ保護の分散機械学習アプローチである。
データプライバシを保存することによって、フェデレーション学習は、再生可能エネルギーセクターにおけるデータ共有の欠如を克服する可能性がある。
- 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: Federated learning has recently emerged as a privacy-preserving distributed
machine learning approach. Federated learning enables collaborative training of
multiple clients and entire fleets without sharing the involved training
datasets. By preserving data privacy, federated learning has the potential to
overcome the lack of data sharing in the renewable energy sector which is
inhibiting innovation, research and development. Our paper provides an overview
of federated learning in renewable energy applications. We discuss federated
learning algorithms and survey their applications and case studies in renewable
energy generation and consumption. We also evaluate the potential and the
challenges associated with federated learning applied in power and energy
contexts. Finally, we outline promising future research directions in federated
learning for applications in renewable energy.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、プライバシ保護の分散機械学習アプローチとして最近登場した。
フェデレートラーニングは、関連するトレーニングデータセットを共有することなく、複数のクライアントと全体の共同トレーニングを可能にする。
データのプライバシを保護することによって、連合学習は、イノベーション、研究、開発を妨げる再生可能エネルギー分野におけるデータ共有の欠如を克服する可能性がある。
本稿では,再生可能エネルギー応用における連合学習の概要について述べる。
我々は,フェデレーション学習アルゴリズムについて論じ,再生可能エネルギーの発生と消費におけるその応用とケーススタディを調査した。
また,力とエネルギーの文脈で適用される連合学習の可能性と課題についても検討した。
最後に,再生可能エネルギー応用のための連合学習における将来研究の方向性について概説する。
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