ExARNN: An Environment-Driven Adaptive RNN for Learning Non-Stationary Power Dynamics

📄 arXiv: 2505.17488v1 📥 PDF

作者: Haoran Li, Muhao Guo, Yang Weng, Marija Ilic, Guangchun Ruan

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-05-23

备注: 5 pages, 3 figures, conference

💡 一句话要点

提出ExARNN，通过环境驱动的自适应RNN学习非稳态电力系统动态。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电力系统动态 非稳态建模 循环神经网络 环境自适应 神经控制微分方程

📋 核心要点

  1. 传统RNN难以有效编码外部环境因素，无法适应非稳态电力系统动态的复杂变化。
  2. ExARNN通过分层超网络和NCDE，将外部数据融入RNN参数调整，实现动态自适应。
  3. 实验结果表明，ExARNN在电力系统预测任务中优于现有基线模型，展现了其优越性。

📝 摘要（中文）

非稳态电力系统动态正变得日益复杂，这受到可再生能源的变异性、不断变化的需求模式和气候变化的影响。准确捕捉这些动态需要一个能够适应环境因素的模型。传统的模型，包括循环神经网络（RNN），缺乏有效的机制来编码外部因素，例如时间或环境数据，以进行动态适应。为了解决这个问题，我们提出了外部自适应RNN（ExARNN），这是一个新颖的框架，它集成了外部数据（例如，天气、时间）来持续调整基础RNN的参数。ExARNN通过分层超网络设计实现这一点，使用神经控制微分方程（NCDE）来处理外部数据并自适应地生成RNN参数。这种方法使ExARNN能够处理电力和外部测量之间不一致的时间戳，确保连续适应。广泛的预测测试表明ExARNN优于已建立的基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非稳态电力系统动态建模问题。传统RNN模型难以有效整合外部环境信息（如天气、时间），导致无法准确捕捉电力系统随环境变化的动态特性。现有方法在处理电力数据和外部数据时间戳不一致问题上也存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是利用外部环境数据自适应地调整RNN的参数，从而使模型能够更好地适应非稳态电力系统的动态变化。通过构建一个环境驱动的自适应RNN，模型可以根据外部环境的变化动态调整自身的状态，从而提高预测精度。

技术框架：ExARNN的整体架构包含一个基础RNN和一个分层超网络。外部环境数据首先通过神经控制微分方程（NCDE）进行处理，生成RNN的参数。这些参数随后被用于动态调整基础RNN的状态，从而实现对电力系统动态的建模。整个框架允许模型在训练和预测过程中持续适应外部环境的变化。

关键创新：ExARNN的关键创新在于其环境驱动的自适应机制。通过使用NCDE处理外部数据并生成RNN参数，ExARNN能够有效地将外部环境信息融入到模型中，从而实现对非稳态电力系统动态的准确建模。与传统RNN相比，ExARNN能够更好地适应环境变化，并处理电力数据和外部数据时间戳不一致的问题。

关键设计：ExARNN的关键设计包括：1) 使用NCDE处理外部数据，确保能够处理不规则时间序列；2) 分层超网络结构，用于生成RNN的参数；3) 损失函数的设计，可能包含预测误差和正则化项，以防止过拟合。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过广泛的预测测试验证了ExARNN的有效性。实验结果表明，ExARNN在电力系统预测任务中优于已建立的基线模型，证明了其在捕捉非稳态电力系统动态方面的优越性。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

ExARNN可应用于智能电网的实时监控、预测和优化。通过准确预测电力系统的动态变化，可以提高电网的稳定性和可靠性，优化能源分配，并促进可再生能源的有效利用。该研究对于应对气候变化和构建可持续能源系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Non-stationary power system dynamics, influenced by renewable energy variability, evolving demand patterns, and climate change, are becoming increasingly complex. Accurately capturing these dynamics requires a model capable of adapting to environmental factors. Traditional models, including Recurrent Neural Networks (RNNs), lack efficient mechanisms to encode external factors, such as time or environmental data, for dynamic adaptation. To address this, we propose the External Adaptive RNN (ExARNN), a novel framework that integrates external data (e.g., weather, time) to continuously adjust the parameters of a base RNN. ExARNN achieves this through a hierarchical hypernetwork design, using Neural Controlled Differential Equations (NCDE) to process external data and generate RNN parameters adaptively. This approach enables ExARNN to handle inconsistent timestamps between power and external measurements, ensuring continuous adaptation. Extensive forecasting tests demonstrate ExARNN's superiority over established baseline models.