基于深度学习与强化学习融合的逆变器系统：联邦学习支持的分布式协同控制建模

基于深度学习与强化学习融合的逆变器系统：联邦学习支持的分布式协同控制建模

一、背景介绍

随着分布式能源系统的普及，传统集中式控制在隐私保护和通信带宽方面面临挑战。联邦学习（Federated Learning）允许各节点在本地训练模型并仅共享参数更新，从而保护数据隐私。本文介绍如何在 Simulink 中构建支持联邦学习的分布式逆变器协同控制系统，结合深度神经网络（DNN）与深度强化学习（DRL）。