InstructMPC: A Human-LLM-in-the-Loop Framework for Context-Aware Power Grid Control

📄 arXiv: 2512.05876v3 📥 PDF

作者: Ruixiang Wu, Jiahao Ai, Tinko Sebastian Bartels, Tongxin Li

分类: eess.SY

发布日期: 2025-12-05 (更新: 2025-12-10)

💡 一句话要点

提出InstructMPC以解决电网控制中的上下文感知问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电网控制 上下文感知 模型预测控制 大型语言模型 动态优化 可再生能源 实时决策

📋 核心要点

  1. 传统电网控制方法依赖于静态历史负载预测，无法有效应对实时操作中的复杂变化。
  2. InstructMPC框架通过集成大型语言模型，生成上下文感知的预测，优化电力系统操作。
  3. 该方法在理论上保证了线性动态下的遗憾界限，提升了对非平稳电网条件的适应能力。

📝 摘要（中文）

随着可再生能源的高渗透，电网的决策框架需要具备上下文感知能力。传统的基于历史负载预测的优化方法，往往无法有效应对实时操作条件的复杂性，如维护命令、拓扑变化或事件驱动的负载激增。为此，本文提出了InstructMPC框架，通过集成大型语言模型（LLMs）生成上下文感知的预测，优化电力系统的操作。该方法采用上下文干扰预测器（CDP）模块，将上下文信息转化为预测干扰轨迹，并纳入模型预测控制（MPC）优化中。与传统的开放式预测框架不同，InstructMPC具备在线调优机制，能够根据实际控制成本持续更新预测器参数，理论上保证了线性动态下的遗憾界限为$O( ext{sqrt}(T ext{log} T))$，确保了任务感知学习和对非平稳电网条件的适应。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决电网控制中缺乏上下文感知的决策问题。现有方法依赖于历史数据进行静态优化，无法有效应对实时变化，如维护命令和负载激增等复杂情况。

核心思路：InstructMPC框架的核心在于集成大型语言模型（LLMs），通过上下文干扰预测器（CDP）模块将上下文信息转化为预测干扰轨迹，从而实现对电力系统操作的动态优化。

技术框架：该框架包括上下文干扰预测器（CDP）和模型预测控制（MPC）两个主要模块。CDP负责生成上下文感知的预测，而MPC则利用这些预测进行实时控制优化。

关键创新：InstructMPC的创新点在于其在线调优机制，能够根据实际控制成本动态更新预测器参数，理论上保证了线性动态下的遗憾界限为$O( ext{sqrt}(T ext{log} T))$，与传统方法相比，显著提升了对非平稳条件的适应能力。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以优化预测器的参数，并确保任务感知学习的有效性。具体的网络结构和参数设置在论文中进行了详细描述，以支持实时控制的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，InstructMPC框架在优化电网操作方面显著优于传统方法，具体表现为在动态条件下控制成本的降低，遗憾界限达到$O( ext{sqrt}(T ext{log} T))$，展示了其在非平稳电网条件下的优越性能。

🎯 应用场景

InstructMPC框架在电力系统的实时控制中具有广泛的应用潜力，尤其是在高可再生能源渗透的环境下。其上下文感知能力能够有效提升电网的稳定性和可靠性，未来可扩展至其他需要实时决策的复杂系统，如智能交通和工业自动化等领域。

📄 摘要（原文）

The transition toward power grids with high renewable penetration demands context-aware decision making frameworks. Traditional operational paradigms, which rely on static optimization of history-based load forecasting, often fail to capture the complex nature of real-time operational conditions, such as operator-issued maintenance mandates, emergency topology changes, or event-driven load surges. To address this challenge, we introduce InstructMPC, a closed-loop framework that integrates Large Language Models (LLMs) to generate context-aware predictions, enabling the controller to optimize power system operation. Our method employs a Contextual Disturbances Predictor (CDP) module to translate contextual information into predictive disturbance trajectories, which are then incorporated into the Model Predictive Control (MPC) optimization. Unlike conventional open-loop forecasting frameworks, InstructMPC features an online tuning mechanism where the predictor's parameters are continuously updated based on the realized control cost with a theoretical guarantee, achieving a regret bound of $O(\sqrt{T \log T})$ for linear dynamics when optimized via a tailored loss function, ensuring task-aware learning and adaption to non-stationary grid conditions.