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

探索联邦学习与多模态基础模型在智能电网中的协同应用

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

关键词: 联邦学习 多模态学习 基础模型 智能电网 电力系统

📋 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联邦基础模型（M3T FedFMs），在保护数据隐私的前提下，整合分布式数据进行学习。
  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任务中的应用潜力。

📝 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。目前，该领域正见证一种新的、更通用的类别崛起：多模态、多任务基础模型（M3T FMs）。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）结合时，它们产生了M3T联邦基础模型（FedFMs）：一种高度新兴且在很大程度上未被探索的模型类别，能够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。本文旨在向电力系统研究界介绍这些模型，提供一个双向视角：（i）用于智能电网的M3T FedFMs；（ii）用于FedFMs的智能电网。前者，我们探讨了M3T FedFMs如何通过以保护隐私的方式学习来自电网边缘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。后者，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由于数据分散、异构和隐私限制而导致传统机器学习方法难以有效利用数据的问题。现有方法通常需要集中式数据，这在实际应用中面临隐私泄露的风险，并且难以处理来自不同来源的多种类型的数据。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态联邦基础模型（M3T FedFMs），结合联邦学习的隐私保护特性和多模态基础模型处理异构数据的能力，实现智能电网数据的有效利用。通过联邦学习，模型可以在本地数据上训练，而无需将原始数据上传到中央服务器，从而保护了数据隐私。多模态基础模型则可以处理来自不同来源的不同类型的数据，例如时间序列、图像和文本。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据收集与预处理：从智能电网的各个节点收集不同类型的数据，并进行预处理，例如数据清洗、归一化等。2) 本地模型训练：在每个节点上，使用本地数据训练一个多模态模型。3) 模型聚合：中央服务器收集各个节点的模型参数，并进行聚合，得到一个全局模型。4) 模型部署与推理：将全局模型部署到智能电网的各个节点，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多模态基础模型与联邦学习相结合，提出了M3T FedFMs。这种方法既可以保护数据隐私，又可以充分利用智能电网中的异构数据。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：论文中没有明确给出关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能需要根据具体的应用场景和数据特点进行调整。例如，损失函数可以选择均方误差（MSE）用于回归任务，或者交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）用于分类任务。网络结构可以选择Transformer、CNN等。

📊 实验亮点

由于是初步探索性研究，摘要中没有提供具体的实验结果和性能数据。未来的工作可以包括在实际智能电网数据集上进行实验，并与现有方法进行比较，以验证M3T FedFMs的有效性和优越性。可以关注负载预测精度、故障检测准确率等指标的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网的多个领域，如负载预测、故障检测、能源优化等。通过利用分布式异构数据，可以提高预测精度和检测效率，从而提高电网的稳定性和可靠性。此外，该方法还可以应用于其他具有类似数据特点的领域，如智慧城市、工业互联网等。

📄 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.