联邦学习在可再生能源应用中具有潜力，可以保护隐私，但也面临挑战。未来研究方向是重点。
联邦学习是一种保护隐私的分布式机器学习方法。
联邦学习允许多个客户端共同训练而不共享训练数据集。
文章概述了联邦学习在可再生能源应用中的应用和案例研究。
评估了联邦学习在电力和能源环境中应用的潜力和挑战。
未来研究方向是联邦学习在可再生能源应用中的前景。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
