Usman Haider Ph.D.

新的FedRL方法通过约束感知聚合增强微电网安全性

研究人员开发了一种新的联邦强化学习（FedRL）约束感知聚合方法，以提高微电网能源协调的安全性。像FedAvg这样的标准聚合技术可能会导致不安全的全局行为，因为它们没有考虑系统级约束。所提出的方法在服务器端更新中纳入了局部性能和估计的约束违规情况，并采用基于惩罚的规则在奖励和安全性之间实现了可靠的权衡。在基准环境和真实数据集上的评估表明，与FedAvg相比，该方法显著减少了约束违规，同时保持或提高了奖励。