EV Charging Demand

联邦学习可早期预测电动汽车充电需求，同时保护数据隐私

研究人员开发了一种联邦学习方法，用于在充电会话早期预测电动汽车（EV）的充电需求。通过利用插入电源和充电最初几分钟内可用的数据，该系统可以估算总能量需求，从而实现电动汽车网络运营商的实时优化。该方法在加州理工学院自适应充电网络（ACN）的数据上进行了测试，证明了联邦模型在保护数据隐私（通过将数据保留在本地库中）的同时，可以实现与集中式模型相媲美的性能。