Graph Reinforcement Learning for Power Grids: A Comprehensive Survey

📄 arXiv: 2407.04522v4 📥 PDF

作者: Mohamed Hassouna, Clara Holzhüter, Pawel Lytaev, Josephine Thomas, Bernhard Sick, Christoph Scholz

分类: cs.LG

发布日期: 2024-07-05 (更新: 2026-01-07)

备注: Accepted in Energy & AI, in-press

DOI: 10.1016/j.egyai.2025.100671

💡 一句话要点

图强化学习用于电力系统控制：综述电力网络中基于图强化学习的控制方法。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 图神经网络 强化学习 电力系统 智能电网 优化控制 深度学习 图强化学习 电网控制

📋 核心要点

  1. 传统电力系统难以应对可再生能源带来的不确定性，缺乏足够的灵活性。
  2. 利用图神经网络学习电力系统的图结构数据，结合强化学习进行控制决策。
  3. 图强化学习展现了对噪声和突发事件的适应性，但目前仍处于概念验证阶段。

📝 摘要（中文）

随着可再生能源和分布式发电比例的增加，传统电力系统方法的灵活性不足，需要开发深度学习方法来解决这一问题。图神经网络（GNN）由于能够从图结构数据中学习，因此成为一种有前景的解决方案。结合强化学习，GNN可以作为控制方法来确定补救措施。本综述分析了图强化学习如何改善电力系统应用（特别是输电和配电网）中的表征学习和决策。我们从图结构、图神经网络架构和强化学习方法等方面分析了所回顾的方法。尽管图强化学习已证明其对不可预测事件和噪声数据的适应性，但其目前阶段主要处于概念验证阶段，尚未部署到实际应用中。我们强调了实际应用中存在的公开挑战和局限性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电力系统中日益增长的可再生能源比例带来的控制难题。传统电力系统方法在应对可再生能源的波动性和不确定性时，缺乏足够的灵活性和适应性，容易导致系统不稳定。现有方法难以充分利用电力网络的拓扑结构信息，难以进行有效的全局优化控制。

核心思路：论文的核心思路是将电力系统建模为图结构，利用图神经网络（GNN）学习电力网络的拓扑结构和节点特征，然后结合强化学习（RL）算法，训练智能体来制定控制策略。通过GNN提取图结构信息，RL负责学习最优控制策略，从而实现对电力系统的优化控制。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：图构建、图神经网络和强化学习。首先，将电力系统建模为图，节点代表发电机、变压器等设备，边代表电力线路。然后，使用GNN学习图的节点表示，提取电力系统的特征。最后，将GNN的输出作为强化学习智能体的输入，智能体根据当前状态选择动作（例如调整发电机出力），并根据环境反馈（例如电压稳定情况）更新策略。

关键创新：该方法将图神经网络和强化学习相结合，充分利用了电力系统的图结构信息，能够更好地学习电力系统的动态特性，从而制定更有效的控制策略。与传统的基于模型的控制方法相比，该方法具有更强的适应性和鲁棒性，能够更好地应对电力系统中的不确定性和突发事件。

关键设计：GNN可以选择不同的架构，例如图卷积网络（GCN）或图注意力网络（GAT）。强化学习算法可以选择不同的算法，例如深度Q网络（DQN）或策略梯度算法（例如Actor-Critic）。奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑电力系统的稳定性、经济性和安全性等因素。此外，还需要设计合适的探索策略，以平衡探索和利用之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了现有图强化学习在电力系统中的应用，并分析了不同GNN架构和RL算法的优缺点。尽管现有研究主要集中在概念验证阶段，但实验结果表明，图强化学习在电力系统控制方面具有显著的潜力，能够提高系统的稳定性和鲁棒性。该综述还指出了当前研究面临的挑战和未来发展方向，为后续研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网的优化控制、故障诊断和风险评估。通过图强化学习，可以实现对电力系统的实时监控和智能调控，提高电网的稳定性和可靠性，降低运行成本，并促进可再生能源的消纳。未来，该技术有望应用于大规模电力系统，实现更加智能化和高效的电力资源管理。

📄 摘要（原文）

The increasing share of renewable energy and distributed electricity generation requires the development of deep learning approaches to address the lack of flexibility inherent in traditional power grid methods. In this context, Graph Neural Networks are a promising solution due to their ability to learn from graph-structured data. Combined with Reinforcement Learning, they can be used as control approaches to determine remedial actions. This review analyses how Graph Reinforcement Learning can improve representation learning and decision-making in power grid applications, particularly transmission and distribution grids. We analyze the reviewed approaches in terms of the graph structure, the Graph Neural Network architecture, and the Reinforcement Learning approach. Although Graph Reinforcement Learning has demonstrated adaptability to unpredictable events and noisy data, its current stage is primarily proof-of-concept, and it is not yet deployable to real-world applications. We highlight the open challenges and limitations for real-world applications.