Toward an Energy-Optimized Operation of Data Centers Located in Wind Farms Using Reinforcement Learning
作者: Jan Stenner, Alexander Kilian, Sebastian Peitz, Hermann de Meer
分类: cs.LG
发布日期: 2026-06-29
备注: 27 pages, 7 figures, 2 tables
💡 一句话要点
提出基于强化学习的风电场数据中心能效优化方案
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 风电场 数据中心 能效优化 模仿学习 奖励塑形 高性能计算 负载调度
📋 核心要点
- 现有方法在风电数据中心的能效优化中面临信用分配问题，导致早期未能充分利用可再生能源。
- 论文提出通过强化学习结合模仿学习和奖励塑形来优化风电场数据中心的能效，提升负载调度的智能化水平。
- 实验结果表明，PPO和SAC变体在200天的测试中表现优异，模仿学习和奖励塑形显著改善了策略性能。
📝 摘要（中文）
本文研究了强化学习作为在线控制器在风电涡轮集成的高性能计算数据中心中的应用，重点关注负载转移与能量削减的协调。我们引入了一个可重复的固定日模拟框架，设计用于扩展更复杂的场景。通过对一个风电涡轮和一个共址数据中心的最小案例进行控制基准测试，发现纯强化学习在早期未能充分利用风能。为此，论文评估了基于优化的模仿学习和潜在奖励塑形两种补充对策。通过多种种子训练和200天的测试集，PPO和SAC变体在学习策略中表现出色，模仿学习和奖励塑形在相关配置中提供了改进。尽管与优化器存在性能差距，但基准和消融结果为扩展方法提供了透明基础。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决风电涡轮集成数据中心在负载调度中未能有效利用风能的问题，现有的强化学习方法在早期阶段存在信用分配困难。
核心思路：通过引入模仿学习和奖励塑形作为补充策略，增强强化学习的决策能力，从而提高数据中心的能效和负载调度的灵活性。
技术框架：整体架构包括一个固定日模拟框架，使用合成的风能和价格信号，结合延迟完成反馈，分为训练和测试两个阶段。
关键创新：引入了模仿学习和潜在奖励塑形作为强化学习的补充措施，解决了传统强化学习在风能利用中的不足，显著提升了在线决策的效果。
关键设计：采用PPO和SAC变体作为主要算法，设计了多种参数设置和损失函数，以适应不同的负载调度场景，确保模型在多种配置下的稳定性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，PPO和SAC变体在200天的测试集中表现出色，模仿学习和奖励塑形在相关配置中提升了策略性能，尽管与优化器相比仍存在差距，但提供了有效的在线决策支持。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在可再生能源集成的高性能计算环境中，能够有效提升数据中心的能效和经济性。未来可扩展至多站点和连续时间场景，推动智能能源管理的发展。
📄 摘要（原文）
This paper studies Reinforcement Learning as an online controller for curtailment-aware workload shifting in wind-turbine-integrated high-performance computing (HPC) data centers. We introduce a reproducible fixed-day simulation framework with synthetic wind and price signals and delayed completion feedback, designed to be extensible toward more complex scenarios. As a controlled benchmarking basis, we then focus on the minimal case with one wind turbine and one co-located data center. In this setting, pure Reinforcement Learning exhibits a pronounced credit-assignment problem and tends to underuse free wind energy early in the day. We therefore evaluate two complementary countermeasures: optimization-based Imitation Learning and potential-based Reward Shaping. Across multi-seed training and a 200-day test set, Proximal Policy Optimization (PPO) and a Soft Actor-Critic (SAC) variant with an additional on-policy update routine achieve strong empirical performance among learned policies, and both Imitation Learning and Reward Shaping provide improvements in relevant configurations. A performance gap to the optimizer remains, which is expected: the optimizer plans offline with full-day foresight, whereas Reinforcement Learning must decide online from current observations without future realizations. The benchmark and ablation results provide a transparent basis for extending the approach toward richer multi-site and continuous-time scenarios.