Deep Reinforcement Learning for Optimizing Energy Consumption in Smart Grid Systems

📄 arXiv: 2602.18531v1 📥 PDF

作者: Abeer Alsheikhi, Amirfarhad Farhadi, Azadeh Zamanifar

分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC

发布日期: 2026-02-20

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2510.17380 by other authors

💡 一句话要点

利用物理信息神经网络加速智能电网能量优化中的深度强化学习

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

关键词: 智能电网 强化学习 物理信息神经网络 能量优化 最优潮流

📋 核心要点

  1. 智能电网能量管理面临复杂性挑战，传统强化学习方法因需大量模拟交互而效率低下。
  2. 论文提出利用物理信息神经网络（PINN）作为智能电网模拟器的替代，加速强化学习策略的训练。
  3. 实验表明，PINN替代模型无需真实模拟器样本即可获得良好策略，训练速度提升50%。

📝 摘要（中文）

智能电网中的能量管理问题由于各系统组件间的相互依赖性而非常复杂。虽然强化学习(RL)已被用于解决最优潮流(OPF)问题，但与环境的迭代交互通常需要计算成本高昂的模拟器，导致显著的样本效率低下。本研究通过使用物理信息神经网络(PINN)来解决这些挑战，PINN可以替代传统且昂贵的智能电网模拟器。强化学习策略的学习过程得到增强，从而可以在原始环境所需时间的一小部分内实现收敛。将基于PINN的替代模型与其他基准数据驱动的替代模型进行比较。通过结合底层物理定律的知识，结果表明，PINN替代模型是在这种背景下唯一可以获得强大的强化学习策略的方法，即使无法访问来自真实模拟器的样本。结果表明，与没有替代模型的强化学习训练相比，使用PINN替代模型可以将训练加速50%。这种方法能够快速生成与原始模拟器产生的性能分数相似的性能分数。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决智能电网能量管理中的最优潮流（OPF）问题。现有基于强化学习的OPF方法需要与智能电网模拟器进行大量交互，而这些模拟器通常计算成本高昂，导致样本效率低下，训练时间过长。

核心思路：论文的核心思路是使用物理信息神经网络（PINN）来替代传统的智能电网模拟器。PINN通过结合已知的物理定律信息，能够更准确、更高效地模拟智能电网的行为，从而减少强化学习算法对真实模拟器的依赖，加速策略学习过程。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：一是PINN替代模型的训练，二是基于PINN替代模型的强化学习策略训练。首先，利用智能电网的物理模型和少量数据训练PINN，使其能够准确预测电网状态。然后，使用训练好的PINN作为强化学习环境，训练智能体的控制策略。

关键创新：最重要的创新点在于将物理信息神经网络引入到智能电网的强化学习训练中。与传统的数据驱动替代模型相比，PINN能够利用已知的物理定律信息，从而在数据量较少的情况下也能获得更准确的模拟结果，显著提升强化学习的训练效率和策略性能。

关键设计：PINN的网络结构需要根据具体的智能电网模型进行设计，损失函数通常包含两部分：一部分是数据驱动的损失，用于拟合已有的数据；另一部分是物理信息损失，用于约束PINN的输出满足已知的物理定律。强化学习算法可以选择常见的Q-learning、SARSA或Actor-Critic等算法，并根据具体问题调整超参数。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用PINN替代模型可以将强化学习训练速度提升50%，并且即使在没有真实模拟器样本的情况下，PINN替代模型也能训练出有效的控制策略。与传统的基于数据的替代模型相比，PINN在样本效率和策略性能方面均表现出优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网的实时能量优化与控制，提升电网运行效率和稳定性。通过加速强化学习训练，可以更快地部署智能电网控制策略，应对电力系统日益增长的复杂性和不确定性。此外，该方法还可推广到其他涉及复杂物理系统的控制问题，如交通网络优化、水资源管理等。

📄 摘要（原文）

The energy management problem in the context of smart grids is inherently complex due to the interdependencies among diverse system components. Although Reinforcement Learning (RL) has been proposed for solving Optimal Power Flow (OPF) problems, the requirement for iterative interaction with an environment often necessitates computationally expensive simulators, leading to significant sample inefficiency. In this study, these challenges are addressed through the use of Physics-Informed Neural Networks (PINNs), which can replace conventional and costly smart grid simulators. The RL policy learning process is enhanced so that convergence can be achieved in a fraction of the time required by the original environment. The PINN-based surrogate is compared with other benchmark data-driven surrogate models. By incorporating knowledge of the underlying physical laws, the results show that the PINN surrogate is the only approach considered in this context that can obtain a strong RL policy even without access to samples from the true simulator. The results demonstrate that using PINN surrogates can accelerate training by 50% compared to RL training without a surrogate. This approach enables the rapid generation of performance scores similar to those produced by the original simulator.