Decentralized asynchronous adaptive federated learning algorithm for securely prediction of distributed power data

Introduction: Improving the precision and real-time speed of electricity data prediction while safeguarding data privacy and security holds immense significance for all power system participants’ decision-making. To surmount the issues of exorbitant computational expenses and privacy breaches of tra...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Frontiers in energy research Jg. 11
Hauptverfasser:	Li, Qiang, Liu, Di, Cao, Hui, Liao, Xiao, Lai, Xuanda, Cui, Wei
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Frontiers Media S.A 09.01.2024
Schlagworte:	decentralization distributed learning federated learning privacy preservation time-series data prediction
ISSN:	2296-598X, 2296-598X
Online-Zugang:	Volltext
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