基于区块链的联邦学习用于去中心化能源管理系统
分布式、并行与集群计算
2023-07-03 v1 人工智能
摘要
能源互联网(IoE)是一种利用智能网络和分布式系统技术实现去中心化能源系统的分布式范式。与传统的集中式能源系统相比,分布式能源互联网系统包含多个组件和通信需求,要求创新技术以实现去中心化、可靠性、效率和安全性。区块链架构、智能合约和分布式联邦学习技术的最新进展为实现去中心化能源互联网服务开辟了新机遇。在本文中,我们对采用区块链、智能合约和联邦学习用于 IoE 领域的最先进解决方案进行了全面分析与分类。具体而言,我们识别出四种代表性系统模型并讨论其关键方面。这些模型展示了区块链、智能合约和联邦学习可集成的多样化方式,以支撑 IoE 的主要领域,即分布式能源交易与共享、智能微电网能源网络,以及电动与网联车辆管理。此外,我们详细比较了不同去中心化层级、联邦学习的优势,以及使用区块链对 IoE 系统的益处。另外,我们指出了在能源互联网领域集成联邦学习与区块链的开放问题和未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2306.17186,
title = {Blockchain-based Federated Learning for Decentralized Energy Management Systems},
author = {Abdulrezzak Zekiye and Öznur Özkasap},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.17186},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted for publication in The Fifth International Conference on Blockchain Computing and Applications (BCCA 2023)