惯性信息驱动的分布式智能电网韧性联邦学习控制框架

Ibrahim Shahbaz, Omar Al-Refai, Eman Hammad

摘要

该论文提出了一种惯性信息加权联邦平均算法，将发电机惯性嵌入全局模型融合中，以增强传输网络的暂态稳定性控制。在IEEE 39节点基准测试中，该方法在完全分布式部署下实现了75%的泛化性能提升。

federated learningsmart gridtransient stabilityphysics-informeddecentralized control

LEARNING

📊 8,465 引用

D. O. Hebb

2005

LEARNING

📊 7,678 引用

Benoît B. Mandelbrot, John W. Van Ness

1968

LEARNING

开放获取📊 7,484 引用

Laith Alzubaidi, Jinglan Zhang, Amjad J. Humaidi 等 10 位作者

2021

LEARNING

📊 4,608 引用

Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar 等 10 位作者

2018