Data-Driven Policy Mapping for Safe RL-based Energy Management Systems

📄 arXiv: 2506.16352v1 📥 PDF

作者: Theo Zangato, Aomar Osmani, Pegah Alizadeh

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-19

期刊: published in Energy reports journal : Volume 13, June 2025, Pages 1888-1909

💡 一句话要点

提出基于数据驱动的策略映射以解决安全强化学习能量管理问题

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

关键词: 建筑能量管理 强化学习 LSTM预测 聚类分析 安全探索 可再生能源 智能建筑

📋 核心要点

  1. 现有建筑能量管理系统在应对复杂的负载模式和动态环境时，缺乏有效的可扩展性和安全性。
  2. 本文提出的三步强化学习框架，通过聚类、LSTM预测和动作屏蔽，提升了系统的适应性和安全性。
  3. 实验结果表明，该方法在特定建筑类型中可降低运营成本15%，并能快速适应随机电价变化。

📝 摘要（中文）

随着全球能源需求的增加和可再生能源整合的复杂性，建筑物在可持续能源管理中扮演着重要角色。本文提出了一种基于强化学习的建筑能量管理系统（BEMS），通过聚类、预测和约束策略学习的三步法来应对可扩展性、适应性和安全性挑战。首先，通过聚类非可转移负载配置，识别共同的消费模式，从而实现策略的泛化和迁移。接着，集成基于LSTM的预测模块，以提高RL代理对动态条件的响应能力。最后，采用领域知识驱动的动作屏蔽，确保安全探索和操作，避免有害决策。实验证明，该方法在某些建筑类型中可将运营成本降低多达15%，并在有限数据下快速分类和优化新建筑。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有建筑能量管理系统在面对复杂负载和动态环境时的可扩展性和安全性不足的问题。现有方法往往需要针对每个新建筑进行重新训练，导致效率低下。

核心思路：论文提出的解决方案通过聚类非可转移负载配置，结合LSTM预测和领域知识驱动的动作屏蔽，来实现策略的泛化、动态响应和安全操作。这样的设计使得系统能够在不重新训练的情况下，快速适应新建筑的能量管理需求。

技术框架：整体架构分为三个主要模块：首先是负载聚类模块，识别共同消费模式；其次是LSTM预测模块，预测未来状态；最后是动作屏蔽模块，确保安全探索和操作。

关键创新：最重要的技术创新在于结合了聚类和LSTM预测，形成了一种新的策略学习框架，能够在动态环境中保持安全性和高效性。这与传统方法的逐一训练和缺乏安全保障形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，聚类算法用于识别负载模式，LSTM网络用于状态预测，动作屏蔽则基于领域知识，确保在探索过程中避免不安全的决策。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在某些建筑类型中能够将运营成本降低多达15%。此外，该系统在面对随机电价变化时，能够快速适应而无需重新训练，展现出良好的稳定性和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能建筑、城市能源管理和可再生能源集成等。通过提供一种高效、安全的能量管理方案，能够显著降低运营成本，提高能源利用效率，推动可持续发展。未来，该框架可扩展至更广泛的能源管理系统，促进智能电网的发展。

📄 摘要（原文）

Increasing global energy demand and renewable integration complexity have placed buildings at the center of sustainable energy management. We present a three-step reinforcement learning(RL)-based Building Energy Management System (BEMS) that combines clustering, forecasting, and constrained policy learning to address scalability, adaptability, and safety challenges. First, we cluster non-shiftable load profiles to identify common consumption patterns, enabling policy generalization and transfer without retraining for each new building. Next, we integrate an LSTM based forecasting module to anticipate future states, improving the RL agents' responsiveness to dynamic conditions. Lastly, domain-informed action masking ensures safe exploration and operation, preventing harmful decisions. Evaluated on real-world data, our approach reduces operating costs by up to 15% for certain building types, maintains stable environmental performance, and quickly classifies and optimizes new buildings with limited data. It also adapts to stochastic tariff changes without retraining. Overall, this framework delivers scalable, robust, and cost-effective building energy management.