تحميل...
Privacy-Preserving Energy Management of a Shared Energy Storage System for Smart Buildings: A Federated Deep Reinforcement Learning Approach
This paper proposes a privacy-preserving energy management of a shared energy storage system (SESS) for multiple smart buildings using federated reinforcement learning (FRL). To preserve the privacy of energy scheduling of buildings connected to the SESS, we present a distributed deep reinforcement...
محفوظ في:
| الحاوية / القاعدة: | Sensors (Basel) |
|---|---|
| المؤلفون الرئيسيون: | , , |
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
MDPI
2021
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8309780/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34300637 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3390/s21144898 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|