Approximate Model Predictive Control for Microgrid Energy Management via Imitation Learning

📄 arXiv: 2510.20040v1 📥 PDF

作者: Changrui Liu, Shengling Shi, Anil Alan, Ganesh Kumar Venayagamoorthy, Bart De Schutter

分类: eess.SY, cs.AI, math.OC

发布日期: 2025-10-22

备注: Submitted to Engineering Applications of Artificial Intelligence (EAAI) and IFAC WC 2026

💡 一句话要点

提出基于模仿学习的近似模型预测控制，用于微网能源管理

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 微网能源管理 模型预测控制 模仿学习 神经网络 可再生能源 经济优化 不确定性建模

📋 核心要点

  1. 随着可再生能源的日益普及，高效的能源管理对于微网的可靠和可持续运行至关重要，但传统EMPC计算负担重。
  2. 该论文提出使用模仿学习训练神经网络，使其能够模仿EMPC的控制策略，从而实现快速决策，避免在线优化。
  3. 实验结果表明，该方法在经济性上与EMPC相当，但计算时间仅为EMPC的10%，显著提升了效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于模仿学习的框架，用于近似混合整数经济模型预测控制（EMPC），以实现微网能源管理。该方法训练一个神经网络，通过离线轨迹模仿专家EMPC的控制动作，从而实现快速、实时的决策，而无需在线求解优化问题。为了增强鲁棒性和泛化能力，学习过程包括在训练期间注入噪声以减轻分布偏移，并显式地将可再生能源发电和需求的预测不确定性纳入考虑。仿真结果表明，所学习的策略在经济性能上与EMPC相当，而实际计算时间仅为基于优化的EMPC的10%。

🔬 方法详解

问题定义：微网能源管理旨在优化能源的生产、存储和分配，以降低成本、提高效率和可靠性。传统的经济模型预测控制（EMPC）方法虽然有效，但需要在线求解复杂的混合整数优化问题，计算负担重，难以满足实时性要求。尤其是在可再生能源比例较高的情况下，预测的不确定性进一步增加了优化的难度。

核心思路：本文的核心思路是利用模仿学习，训练一个神经网络来学习专家EMPC的控制策略。通过离线生成大量的EMPC控制轨迹作为训练数据，神经网络可以学习到EMPC的决策模式，从而在实际应用中直接输出控制动作，避免了在线求解优化问题。这种方法可以在保证经济性能的同时，显著降低计算时间。

技术框架：该框架主要包含两个阶段：离线训练阶段和在线部署阶段。在离线训练阶段，首先利用历史数据和预测数据，运行EMPC算法生成大量的控制轨迹。然后，使用这些轨迹作为训练数据，训练一个神经网络，使其能够根据当前的状态预测EMPC的控制动作。为了提高鲁棒性和泛化能力，在训练过程中加入了噪声注入和不确定性建模。在线部署阶段，神经网络直接根据当前的状态输出控制动作，无需在线优化。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将模仿学习应用于微网能源管理，利用神经网络近似EMPC的控制策略，实现了快速、实时的决策。与传统的EMPC方法相比，该方法避免了在线求解优化问题，显著降低了计算时间。此外，该方法还考虑了预测的不确定性，提高了鲁棒性和泛化能力。

关键设计：在训练过程中，采用了噪声注入技术，即在训练数据中加入随机噪声，以模拟实际运行中的不确定性，提高模型的鲁棒性。同时，显式地将可再生能源发电和需求的预测不确定性纳入考虑，例如使用概率预测或场景生成技术，以更好地应对实际运行中的挑战。神经网络的具体结构（例如，多层感知机或循环神经网络）和损失函数（例如，均方误差或交叉熵）的选择取决于具体的应用场景和数据特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所学习的策略在经济性能上与EMPC相当，而实际计算时间仅为基于优化的EMPC的10%。这意味着该方法可以在保证经济性的前提下，显著提高能源管理的实时性，为微网的稳定运行提供保障。此外，通过噪声注入和不确定性建模，该方法还具有较强的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种规模的微网能源管理系统，尤其适用于可再生能源比例较高的场景。通过降低计算复杂度和提高响应速度，该方法可以帮助微网运营商更有效地管理能源，降低运营成本，提高能源利用效率，并促进可再生能源的普及。此外，该方法还可以扩展到其他能源管理领域，例如智能电网、虚拟电厂等。

📄 摘要（原文）

Efficient energy management is essential for reliable and sustainable microgrid operation amid increasing renewable integration. This paper proposes an imitation learning-based framework to approximate mixed-integer Economic Model Predictive Control (EMPC) for microgrid energy management. The proposed method trains a neural network to imitate expert EMPC control actions from offline trajectories, enabling fast, real-time decision making without solving optimization problems online. To enhance robustness and generalization, the learning process includes noise injection during training to mitigate distribution shift and explicitly incorporates forecast uncertainty in renewable generation and demand. Simulation results demonstrate that the learned policy achieves economic performance comparable to EMPC while only requiring $10\%$ of the computation time of optimization-based EMPC in practice.