Synergies between Federated Foundation Models and Smart Power Grids

📄 arXiv: 2509.16496v1 📥 PDF

作者: Seyyedali Hosseinalipour, Shimiao Li, Adedoyin Inaolaji, Filippo Malandra, Luis Herrera, Nicholas Mastronarde

分类: eess.SY, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-20

💡 一句话要点

探索联邦学习基础模型在智能电网中的协同应用，提升电网智能化水平。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦学习 基础模型 智能电网 多模态学习 电力系统 分布式学习 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有智能电网数据分散且异构，传统机器学习方法难以有效利用这些数据进行全局优化。
  2. 论文提出利用多模态多任务联邦基础模型（M3T FedFMs），在保护隐私的前提下，整合分布式数据。
  3. 研究探索了M3T FedFMs在智能电网负载预测和故障检测等关键功能中的应用潜力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的出现，如GPT-3，标志着机器学习领域的一个重大范式转变。这些模型在海量数据上训练，在语言理解、生成、总结和推理方面表现出卓越的能力，改变了智能系统处理和与人类语言交互的方式。目前，该领域正见证一种新的、更通用的类别：多模态、多任务基础模型（M3T FMs）的兴起。这些模型超越了语言，可以处理异构数据类型/模态，如时间序列测量、音频、图像、表格记录和非结构化日志，同时支持广泛的下游任务，包括预测、分类、控制和检索。当与联邦学习（FL）相结合时，它们产生了M3T联邦基础模型（FedFMs）：一种非常新的、在很大程度上未被探索的模型类别，可以在分布式数据源上实现可扩展的、保护隐私的模型训练/微调。在本文中，我们朝着将这些模型引入电力系统研究社区迈出了第一步，提供了双向视角：（i）用于智能电网的M3T FedFMs和（ii）用于FedFMs的智能电网。在前一种情况下，我们探讨了M3T FedFMs如何通过以保护隐私的方式学习电网边缘可用的分布式异构数据来增强关键电网功能，例如负载/需求预测和故障检测。在后一种情况下，我们研究了智能电网的约束和结构（跨越能源、通信和监管维度）如何塑造M3T FedFMs的设计、训练和部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决智能电网中数据孤岛问题，即各个电网边缘节点拥有大量异构数据，但由于隐私和安全限制，难以集中训练模型。现有方法无法有效利用这些分布式数据，导致模型性能受限，无法充分发挥智能电网的潜力。

核心思路：论文的核心思路是利用联邦学习（FL）结合多模态多任务基础模型（M3T FMs）。联邦学习允许在本地训练模型，并将模型更新聚合到中央服务器，从而保护数据隐私。M3T FMs能够处理多种数据类型，并支持多种任务，从而更好地适应智能电网的复杂数据环境。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1. 数据收集：各个电网边缘节点收集本地数据，包括时间序列测量、音频、图像、表格记录和非结构化日志等。2. 本地训练：每个节点使用本地数据训练M3T FM模型。3. 模型聚合：中央服务器收集来自各个节点的模型更新，并进行聚合，生成全局模型。4. 模型部署：将全局模型部署到各个节点，用于负载预测、故障检测等任务。

关键创新：论文的关键创新在于将M3T FMs与联邦学习相结合，提出了M3T FedFMs。这种方法既能保护数据隐私，又能有效利用分布式异构数据，从而提高智能电网的智能化水平。此外，论文还探讨了智能电网的约束和结构如何影响M3T FedFMs的设计、训练和部署。

关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能取决于具体的应用场景和数据集。未来的研究可以进一步探索这些细节，以优化M3T FedFMs的性能。

📊 实验亮点

论文主要侧重于概念验证和框架搭建，并未提供具体的实验结果和性能数据。未来的研究可以针对具体的智能电网应用场景，进行实验验证，并与现有方法进行对比，以评估M3T FedFMs的实际效果和提升幅度。目前实验亮点未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网的多个领域，例如：精准的负载预测，提高电网运行效率；快速准确的故障检测，保障电网安全稳定运行；优化能源分配，提高可再生能源利用率。通过联邦学习保护用户隐私，促进智能电网的智能化升级。

📄 摘要（原文）

The recent emergence of large language models (LLMs) such as GPT-3 has marked a significant paradigm shift in machine learning. Trained on massive corpora of data, these models demonstrate remarkable capabilities in language understanding, generation, summarization, and reasoning, transforming how intelligent systems process and interact with human language. Although LLMs may still seem like a recent breakthrough, the field is already witnessing the rise of a new and more general category: multi-modal, multi-task foundation models (M3T FMs). These models go beyond language and can process heterogeneous data types/modalities, such as time-series measurements, audio, imagery, tabular records, and unstructured logs, while supporting a broad range of downstream tasks spanning forecasting, classification, control, and retrieval. When combined with federated learning (FL), they give rise to M3T Federated Foundation Models (FedFMs): a highly recent and largely unexplored class of models that enable scalable, privacy-preserving model training/fine-tuning across distributed data sources. In this paper, we take one of the first steps toward introducing these models to the power systems research community by offering a bidirectional perspective: (i) M3T FedFMs for smart grids and (ii) smart grids for FedFMs. In the former, we explore how M3T FedFMs can enhance key grid functions, such as load/demand forecasting and fault detection, by learning from distributed, heterogeneous data available at the grid edge in a privacy-preserving manner. In the latter, we investigate how the constraints and structure of smart grids, spanning energy, communication, and regulatory dimensions, shape the design, training, and deployment of M3T FedFMs.