综述：用于可再生能源系统的联邦学习：算法、应用及部署挑战

《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》：Federated learning for renewable energy systems: Algorithms, applications, and deployment challenges

　　摘要
联邦学习作为一种有前景的范式，能够实现可再生能源系统中的隐私保护和协作智能。通过允许分布式实体在不共享原始数据的情况下共同训练机器学习模型，它解决了现代能源基础设施中与数据隐私、分布式所有权、可扩展性和通信效率相关的关键挑战。然而，可再生能源环境引入了独特的挑战，包括统计异质性、时间非平稳性、间歇性连接性、网络物理可靠性要求以及资源受限的边缘部署。本文对可再生能源系统中的联邦学习进行了全面调查，涵盖了系统架构、应用领域、优化算法、基准测试方法和部署挑战，并将联邦学习方法与分布式能源基础设施的运营特性联系起来。主要应用领域包括负荷预测、可再生能源发电预测、故障诊断、分布式能源管理、能源交易、电动汽车以及新兴的氢能系统和碳意识能源应用。该调查进一步研究了个性化、通信效率高、分层和考虑漂移的优化方法，强调这些方法适用于动态和异构的能源环境。还分析了公开可用的数据集、评估指标和基准测试实践，指出了与基准测试现实性、通信限制、时间漂移和部署准备度相关的局限性。最后，讨论了关键的开放研究方向，包括基于物理的联邦学习、可持续优化、联邦数字孪生、自适应分层协调、基础模型辅助预测和标准化基准测试框架。总体而言，该调查强调了在可再生能源系统中部署联邦学习的机会和剩余挑战，强调了进行现实基准测试、基于运营的验证以及加强机器学习与能源系统工程之间整合的必要性，以实现可靠的现实世界部署。

引言
全球向低碳和分散式能源基础设施的转型加速了包括太阳能光伏（PV）系统、风力发电场、电池储能系统、基于氢的能源系统、电动汽车（EV）和分布式能源资源（DER）在内的可再生能源技术的部署。因此，现代电网正在发展成为高度互联的网络物理系统，这些系统依赖于大规模的感知、通信和智能控制基础设施[1][2]。实现全球净零排放目标还需要能够实时协调异构能源资产的适应性和分布式能源管理框架[3][4]。
同时，物联网（IoT）技术和边缘传感基础设施的进步极大地增加了与能源相关的数据量和粒度。先进的计量基础设施（AMI）、分布式传感器、逆相位测量单元（PMUs）、电动汽车充电站和智能设备不断生成大量高频和地理分散的数据流[5][6]。这些数据支持广泛的智能能源应用，包括负荷预测、可再生能源发电预测、故障诊断、需求响应优化、点对点（P2P）能源交易和微电网协调[7][8][9]。与许多传统的机器学习领域不同，可再生能源系统必须同时满足运营可靠性、物理可行性和实时决策的要求。
尽管集中式机器学习框架在许多能源应用中取得了成功，但将大量运营数据传输到中央云服务器会引入大量的通信开销、可扩展性限制、网络安全风险和隐私问题。实际上，能源基础设施在涉及公用事业公司、微电网、工业运营商和消费者的多利益相关者环境中运行，其中许多人由于隐私法规、专有权限制和分布式所有权结构而不愿意或法律上无法共享原始运营数据[10]。因此，跨多个利益相关者收集、维护和管理集中式数据集通常是不可行的、成本高昂的或被禁止的。此外，集中式云处理会显著增加通信和计算能耗，这激发了人们对更可持续和通信高效的分布式智能框架的兴趣[11]。这些限制促使了能够利用地理分散的能源数据同时保护隐私、减少通信开销并尊重组织数据所有权的分布式学习范式的产生。然而，在可再生能源系统中实现这种分布式智能引入了与数据异质性、时间变异性、通信限制和网络物理可靠性相关的重大挑战。
可再生能源系统引入了几个根本性的挑战，这些挑战使分布式学习和优化变得复杂。首先，能源数据本质上是非独立同分布（非IID）的，反映了气候条件、可再生资源可用性、用户行为、基础设施特性和区域运营政策的变化[12][13]。电力消费模式在住宅、商业和工业用户之间有所不同，而可再生能源发电则强烈依赖于地理上的天气条件。这种统计异质性通常会通过引起客户端漂移、减慢收敛速度和降低模型在地理和运营上多样化的能源资产中的泛化能力来降低联邦学习的性能。
其次，可再生能源系统表现出强烈的时间非平稳性。由于季节变化、环境条件变化、市场动态和用户行为，可再生能源发电和需求会持续演变，导致概念漂移和数据分布的不断变化[14][15]。因此，联邦学习模型必须适应不断变化的运营条件，同时保持预测准确性和在延长部署期间的运营可靠性。与许多静态基准数据集不同，可再生能源环境会随时间不断演变，需要能够在持续分布变化下保持有效的学习系统。
第三，许多能源应用在严格的通信、计算和可靠性限制下运行。诸如智能电表、嵌入式控制器和电动汽车充电站等边缘设备通常具有有限的处理能力、受限的内存、间歇性连接性和异构的硬件资源[16][17]。同时，可再生能源基础设施是安全关键的网络物理系统，其中预测、监控和控制决策必须满足可靠性、延迟、鲁棒性和弹性的严格要求。
此外，互连的能源基础设施表现出强烈的空间和物理依赖性，其中局部运营条件受到邻近电网状态、功率流交互和网络范围动态的影响[18]。与传统的机器学习领域不同，可再生能源系统受物理定律和运营限制的支配，这意味着统计上准确的预测可能在物理上不可行或运营上不安全。这些特性挑战了传统的数据驱动学习方法，并促使了考虑图结构、基于物理的知识和考虑约束的联邦学习框架的发展，这些框架能够保持运营可行性和物理一致性。
最后，可再生能源基础设施越来越多地面临网络安全、隐私和可信度的挑战。分布式能源资源、智能电表、电动汽车充电网络和工业能源系统可能容易受到虚假数据注入攻击、对手操纵、通信故障和隐私泄露的威胁。因此，确保安全的、可靠的和可信的联邦学习操作仍然是现实世界部署的关键要求。
总的来说，这些挑战激发了开发适应性强、通信效率高、保护隐私、具有网络韧性的联邦学习框架的需求，这些框架能够将物理知识整合到分布式优化过程中。联邦学习作为一种有前景的范式，能够在不共享原始数据的情况下实现许多这些要求，并在地理分布的能源系统中实现协作智能。

联邦学习（FL）作为一种不需要共享原始数据的协作模型训练框架而出现[10][19][20]。在FL中，分布式客户端使用私有数据在本地训练模型，并定期与协调服务器共享模型更新，从而保护数据的局部性，同时实现大规模的协作学习。FL的分散结构自然与可再生能源系统相契合，在这些系统中，数据是在诸如家庭、变电站、微电网、电动汽车充电站和可再生能源发电设施等地理分布的实体中生成的。与集中式学习相比，FL可以减少不必要的数据传输，提高可扩展性，保护数据所有权，并支持在异构能源基础设施中的分布式决策。
尽管FL具有很大的潜力，但将其应用于可再生能源系统仍然具有挑战性。传统的联邦优化方法往往难以处理数据分布的异质性、时间漂移、通信限制、间歇性参与和严格的运营可靠性要求。重要的是，上述许多挑战——包括统计异质性、时间非平稳性、通信限制和网络物理限制——直接影响联邦优化，并经常降低传统FL算法的性能。这些限制促使人们开发了针对分布式能源基础设施独特特性的专门联邦学习策略。
边缘AI、基础模型、数字孪生、语义通信和基于物理的学习的最新进展进一步扩大了能源系统中联邦智能的能力[17]。这些技术实现了更高效的分布式训练、改进的知识传递、增强的网络物理意识和数据驱动与基于物理的决策之间的更紧密集成。与此同时，对隐私保护、可信AI和可持续计算的日益重视增强了分布式和通信高效学习架构的重要性，使联邦学习成为下一代可再生能源系统的关键使能技术。
与传统的集中式学习不同，联邦学习能够在不需要交换原始数据的情况下实现协作模型开发，这在具有分布式所有权和严格数据治理要求的能源系统中特别有吸引力。
为了提供可再生能源系统中联邦学习的概览，图1展示了分层系统架构和协作学习工作流程。该图强调了联邦学习如何自然地与现代可再生能源基础设施的分层和地理分布结构相契合。分布式能源设备在保持数据局部性的同时进行本地模型训练，而全局模型则通过本地训练、通信、聚合和部署逐步改进。
尽管最近的几项调查已经从一般机器学习角度或在特定能源领域内回顾了联邦学习，但每项研究主要集中在该领域的某个特定方面，如智能电网应用、可再生能源预测、安全性和隐私性或能源高效的联邦学习。相比之下，较少的关注点放在提供综合的系统级视角上，这种视角同时考察了联邦学习架构、算法发展、应用领域、运营和物理限制、基准测试实践、部署准备度以及新兴研究方向，如氢能系统、联邦数字孪生、图学习和基础模型辅助的联邦学习。表1总结了代表性调查的范围，并突出了本工作的独特贡献。
尽管联邦学习在可再生能源应用中受到了广泛关注，但文献在应用领域、优化策略、通信架构和部署视角上仍然碎片化。许多先前的工作要么专注于孤立的预测任务，要么在简化的基准设置下评估联邦学习，这些设置未能捕捉到涉及非IID数据、时间漂移、间歇性连接和分层基础设施组织的实际部署条件[14][15][22]。虽然以前的调查为特定应用领域、智能电网用例或联邦学习方法提供了有价值的见解，但同时考察架构、算法、部署挑战、基准测试实践和新兴可再生能源应用的全面系统级综合仍然有限。受这些缺口的启发，本文提供了对可再生能源系统中联邦学习的全面和系统导向的调查。主要贡献总结如下：
- 我们提出了一个统一的联邦学习分类体系，涵盖了不同的架构、应用领域、优化策略和运营限制。
- 我们系统地分析了联邦学习算法，包括个性化、分层、通信高效、基于物理的和考虑漂移的方法，并评估了它们在异构运营条件下的适用性。
- 我们回顾了主要的应用领域，包括负荷预测、可再生能源发电预测、电网监控、电动汽车集成、氢能系统、点对点能源交易和分布式能源管理。
- 我们研究了关键的部署挑战，包括通信瓶颈、计算异质性、网络安全风险、隐私泄露、延迟要求和可扩展性限制。
- 我们讨论了涉及联邦强化学习、碳意识优化、数字孪生、基础模型和可持续联邦智能框架的新兴研究方向。
- 我们指出了开放的研究差距和部署障碍，并强调了需要现实的基准测试环境、跨学科的系统协同设计和下一代智能能源系统的实用部署方法。
本文的其余部分组织如下。第2节介绍了联邦学习和可再生能源系统的基础。第3节提出了可再生能源系统中联邦学习的分类体系，涵盖了系统架构、应用领域、算法类别和部署限制。第4节回顾了主要的应用领域，包括负荷预测、可再生能源发电预测、故障检测、能源交易、电动汽车和储能系统以及氢能和碳意识能源系统。第5节探讨了与能源应用相关的联邦学习算法，包括基于优化的、个性化的、基于图的、通信高效的、多模态的、迁移学习的、多任务的、异构模型的、考虑漂移的和基于基础模型辅助的方法。第6节讨论了系统级的部署挑战，包括通信限制、计算异质性、延迟要求、安全性和隐私风险、公用事业整合以及混合集中式-联邦式架构。第7节回顾了可用的数据集、评估指标和基准测试协议。第8节概述了未来联邦能源智能的开放研究方向。最后，第9节讨论和第10节结论总结了关键见解并提出了结论性观点。

摘要片段
可再生能源系统的联邦学习问题表述
联邦学习是一种分布式优化框架，它使多个客户端能够在不交换原始数据的情况下协作训练共享模型[20]。相反，每个客户端在其私有数据集上进行本地训练，并将模型更新发送给协调服务器，后者汇总这些更新以更新全局模型。
考虑一个有??个客户的系统，其中客户??持有包含????个样本的本地数据集????。在联邦学习中，全局优化目标是在这些客户端之间协作的…

可再生能源系统中联邦学习的分类
联邦学习与可再生能源系统的快速融合涵盖了多样化的架构、应用领域、优化策略和部署限制[10][20][22]。为了提供一个结构化的视角来理解这一不断发展的领域，我们提出了一种统一的分类系统，该系统涵盖了四个相互关联的维度：系统架构、应用领域、算法类别和部署挑战。与以往主要关注某一方面的调查不同，我们的分类系统全面考虑了这些因素。

在可再生能源系统中，联邦学习（Federated Learning）作为一种分布式学习范式，越来越受到重视，它能够解决地理分散基础设施中的隐私、数据治理和可扩展性挑战。然而，联邦学习的适用性和有效性因应用领域的不同而大相径庭，因为可再生能源系统在数据特性、运营目标、通信需求和控制时间尺度方面存在差异。例如，能源系统对联邦学习提出了独特的挑战，包括统计异质性、时间非平稳性、通信限制、间歇性参与、信息物理需求以及严格的运营可靠性要求[20][22][100]。因此，针对能源应用的联邦学习算法开发已成为联邦学习研究的核心焦点。

尽管联邦学习为现代能源基础设施提供了分布式和隐私保护的智能支持，但其实际应用仍然受到通信限制、设备异质性、延迟要求、网络安全风险以及安全关键信息物理环境中的运营可靠性要求的制约。与传统的以云为中心的机器学习系统不同，分布式能源基础设施涉及地理分布广泛的各种资产。

联邦学习在可再生能源系统中的进展不仅依赖于算法创新，还依赖于代表性数据集的可用性和严谨的基准测试方法。与传统的机器学习应用不同，能源系统由地理分布广泛、运行特性多样且对隐私敏感的资产组成，这些资产在严格的可靠性和通信限制下产生高度动态的数据。因此，评估联邦学习方法的有效性至关重要。

尽管联邦学习在可再生能源系统方面取得了快速进展，但现有方法在同时解决异质性、时间非平稳性、通信效率、可扩展性、信息物理韧性和运营可靠性等方面仍存在重大局限性[10][21][22]。因此，要推进分布式能源基础设施中的联邦学习发展，需要超越单一的算法改进，转向综合性的框架。

本文概述了联邦学习在可再生能源系统中的有效性，主要受到数据异质性、通信限制、时间变化性、运营可靠性以及应用特定需求之间相互作用的影响。与传统的分布式学习环境不同，能源系统涉及在高度动态和安全关键条件下运行的地理分散资产，这大大增加了管理的复杂性。

本研究全面调查了联邦学习在可再生能源系统中的应用，涵盖了基础概念、系统架构、应用领域、优化算法、部署挑战、基准测试方法以及在分布式能源基础设施中的新兴研究方向。研究表明，联邦学习为现代能源系统中的协作型和隐私保护型智能提供了有前景的框架。

作者声明没有已知的竞争利益或个人关系可能影响本文所述的工作。