Dynamic Domain Adaptation-Driven Physics-Informed Graph Representation Learning for AC-OPF

📄 arXiv: 2506.00478v1 📥 PDF

作者: Hongjie Zhu, Zezheng Zhang, Zeyu Zhang, Yu Bai, Shimin Wen, Huazhang Wang, Daji Ergu, Ying Cai, Yang Zhao

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-05-31

💡 一句话要点

提出DDA-PIGCN以解决AC-OPF约束建模问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 交流电最优潮流 图卷积网络 动态领域自适应 物理信息约束 电力系统优化 时空特征

📋 核心要点

  1. 现有AC-OPF求解器在约束建模方面存在不足，难以有效表示复杂的变量分布与最优解之间的关系。
  2. 本文提出DDA-PIGCN，通过动态领域自适应机制和物理信息图卷积网络，结合时空特征来优化约束建模。
  3. 实验结果显示，DDA-PIGCN在多个IEEE标准测试案例中取得了显著的性能提升，MAE低至0.0011，约束满足率接近100%。

📝 摘要（中文）

交流电最优潮流（AC-OPF）旨在通过利用电力系统中电压幅值与相位角之间的非线性关系来优化发电机的功率输出。然而，现有的AC-OPF求解器在有效表示约束空间中变量分布与其对应的最优解之间的复杂关系方面存在困难。这种约束建模的局限性限制了系统开发多样知识表示的能力。此外，仅基于空间拓扑建模电网进一步限制了额外先验知识（如时间信息）的整合。为了解决这些挑战，本文提出了DDA-PIGCN（动态领域自适应驱动的物理信息图卷积网络），旨在解决与约束相关的问题，并构建一个结合时空特征的图学习框架。DDA-PIGCN通过应用多层硬物理约束来改善具有不同长程依赖性的特征的一致性优化，并利用动态领域自适应学习机制在预定义约束下迭代更新和优化关键状态变量，从而实现精确的约束验证。大量比较和消融研究表明，DDA-PIGCN在多个IEEE标准测试案例（如case9、case30和case300）中表现出色，平均绝对误差（MAE）从0.0011到0.0624，约束满足率在99.6%到100%之间，确立了其作为可靠高效的AC-OPF求解器的地位。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决AC-OPF求解器在约束建模方面的不足，特别是如何有效表示变量分布与最优解之间的复杂关系。现有方法主要依赖空间拓扑，难以整合时间信息，限制了模型的表现。

核心思路：DDA-PIGCN的核心思路是结合动态领域自适应学习与物理信息图卷积网络，利用时空特征来增强约束建模能力。通过迭代更新关键状态变量，确保在预定义约束下实现精确的约束验证。

技术框架：DDA-PIGCN的整体架构包括多个模块：首先是图卷积网络用于捕捉电网的拓扑结构，其次是动态领域自适应机制用于优化特征，最后是物理信息约束用于确保模型输出的物理合理性。

关键创新：DDA-PIGCN的主要创新在于引入了动态领域自适应学习机制和多层硬物理约束，这使得模型能够在复杂的约束空间中进行有效的优化，与传统方法相比，具有更强的适应性和准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了多层图卷积结构以增强特征提取能力，同时设置了特定的损失函数以平衡约束满足与模型性能，确保在不同测试案例中均能保持高效的求解能力。

📊 实验亮点

DDA-PIGCN在多个IEEE标准测试案例中表现优异，平均绝对误差（MAE）从0.0011到0.0624，约束满足率高达99.6%至100%。这些结果表明，该方法在解决AC-OPF问题上具有显著的性能提升，超越了现有的求解器。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电力系统优化、智能电网管理以及可再生能源集成等。通过提高AC-OPF求解器的性能，DDA-PIGCN能够为电力调度和资源配置提供更为精准的决策支持，推动电力系统的智能化和高效化发展。

📄 摘要（原文）

Alternating Current Optimal Power Flow (AC-OPF) aims to optimize generator power outputs by utilizing the non-linear relationships between voltage magnitudes and phase angles in a power system. However, current AC-OPF solvers struggle to effectively represent the complex relationship between variable distributions in the constraint space and their corresponding optimal solutions. This limitation in constraint modeling restricts the system's ability to develop diverse knowledge representations. Additionally, modeling the power grid solely based on spatial topology further limits the integration of additional prior knowledge, such as temporal information. To overcome these challenges, we propose DDA-PIGCN (Dynamic Domain Adaptation-Driven Physics-Informed Graph Convolutional Network), a new method designed to address constraint-related issues and build a graph-based learning framework that incorporates spatiotemporal features. DDA-PIGCN improves consistency optimization for features with varying long-range dependencies by applying multi-layer, hard physics-informed constraints. It also uses a dynamic domain adaptation learning mechanism that iteratively updates and refines key state variables under predefined constraints, enabling precise constraint verification. Moreover, it captures spatiotemporal dependencies between generators and loads by leveraging the physical structure of the power grid, allowing for deep integration of topological information across time and space. Extensive comparative and ablation studies show that DDA-PIGCN delivers strong performance across several IEEE standard test cases (such as case9, case30, and case300), achieving mean absolute errors (MAE) from 0.0011 to 0.0624 and constraint satisfaction rates between 99.6% and 100%, establishing it as a reliable and efficient AC-OPF solver.