用于实时电池操作模式预测和控制的多自主体共享机器学习方法

摘要

提供了一种用于控制能量存储设备的方法、系统和设备，该方法包括从集中式机器学习系统接收训练的机器学习模型，记录各个能量存储设备的时间数据，周期性地将时间数据传输到机器学习系统，使用训练的机器学习模型和时间数据执行用于控制能量存储设备的模式预测，以及向能量存储设备发送控制信号以在预测模式下操作。机器学习系统聚合由每个自主体传输的时间数据，并使用聚合的时间数据来更新机器学习模型。通过使用聚合的时间数据，单独的能量存储设备需要更少的数据，使得当新的能量存储设备加入机器学习系统时，新的能量存储设备可以利用更少的计算从提高的性能中受益。