Continuous Model Adaptation Using Online Meta-Learning for Smart Grid Application

Li Jinghang; Hu Mengqi

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Continuous Model Adaptation Using Online Meta-Learning for Smart Grid Application

机译：使用在线元学习进行智能电网应用的连续模型适应

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The rapid development of deep learning algorithms provides us an opportunity to better understand the complexity in engineering systems, such as the smart grid. Most of the existing data-driven predictive models are trained using historical data and fixed during the execution stage, which cannot adapt well to real-time data. In this research, we propose a novel online meta-learning (OML) algorithm to continuously adapt pretrained base-learner through efficiently digesting real-time data to adaptively control the base-learner parameters using meta-optimizer. The simulation results show that: 1) both ML and OML can perform significantly better than online base learning. 2) OML can perform better than ML and online base learning when the training data are limited, or the training and real-time data have very different time-variant patterns.

机译：深度学习算法的快速发展为我们提供了一个更好地了解工程系统的复杂性的机会，例如智能电网。大多数现有数据驱动的预测模型都使用历史数据进行培训并在执行阶段固定，这不能适应实时数据。在这项研究中，我们提出了一种小说在线元学习（OML）算法，通过有效地消化实时数据来连续地适应掠夺基础学习者，以便使用元优化器自适应地控制基础学习者参数。仿真结果表明：1）ML和OML两者和OML都可以比在线基础学习更好。 2）当训练数据有限时，OM1可以比ML和在线基础学习执行，或者训练和实时数据具有非常不同的时变模式。

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来源
《Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on》 |2021年第8期|3633-3642|共10页
作者
Li Jinghang; Hu Mengqi;
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作者单位

Univ Illinois Dept Mech & Ind Engn Chicago IL 60607 USA;

Univ Illinois Dept Mech & Ind Engn Chicago IL 60607 USA;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Adaptation models; Data models; Predictive models; Prediction algorithms; Training; Task analysis; Energy consumption; Meta-learning (ML); model adaptation; online learning; recurrent neural network (RNN); smart grid;

机译：适应模型;数据模型;预测模型;预测算法;培训;任务分析;能量消耗;元学习（ml）;模型适应;在线学习;经常性神经网络（RNN）;智能网格;

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