Hybrid ML-RL Approach for Smart Grid Stability Prediction and Optimized Control Strategy
作者: Kazi Sifatul Islam, Anandi Dutta, Shivani Mruthyunjaya
分类: eess.SY
发布日期: 2025-08-27
备注: Accepted in IEEE Smart Well Congress 2025, Calgary, Canada
💡 一句话要点
提出混合机器学习与强化学习框架以解决智能电网稳定性预测问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 智能电网 机器学习 强化学习 稳定性预测 控制策略 动态优化 分布式发电
📋 核心要点
- 现有方法在电网稳定性预测和优化控制方面存在局限，无法有效应对复杂的电网环境。
- 本文提出的混合机器学习-强化学习框架结合了机器学习的快速预测能力与强化学习的动态控制能力。
- 实验结果表明，该模型在电网稳定性预测和控制方面表现优异，训练时间显著减少，收敛速度加快。
📝 摘要（中文）
随着分布式发电和替代能源的快速整合，电网变得更加复杂，因此预测电网稳定性并优化控制策略成为运营商的重要任务。传统的统计、物理基础和机器学习模型在学习电网特征模式方面存在局限，无法有效进行不稳定性预测和优化控制。本文提出了一种混合机器学习-强化学习框架，利用机器学习进行快速稳定性预测，强化学习进行动态控制和优化。研究表明，该混合模型有效稳定电网，实现快速收敛，并显著减少训练时间，适用于实时智能电网应用。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决电网稳定性预测和优化控制的复杂性问题。现有的统计和机器学习模型在不稳定性预测和控制策略优化方面存在不足，难以适应快速变化的电网环境。
核心思路：论文提出的混合框架利用机器学习进行电网稳定性快速预测，随后通过强化学习算法优化控制策略。这种设计旨在结合两者的优势，提高预测准确性和控制效率。
技术框架：整体架构分为两个主要阶段：第一阶段使用多种机器学习模型（如堆叠分类器）进行稳定性预测，第二阶段应用强化学习算法（如PPO、A2C和DQN）优化电力控制决策。
关键创新：该研究的核心创新在于将机器学习与强化学习相结合，实现了电网稳定性预测与动态控制的有效整合。这种方法在决策效率和计算复杂性上均有显著提升。
关键设计：在模型设计中，采用了堆叠分类器来提高稳定性分类的准确性，并通过强化学习算法优化控制策略，具体参数设置和损失函数设计未详细披露，需进一步研究。
📊 实验亮点
实验结果显示，混合机器学习-强化学习模型在电网稳定性预测中表现出色，成功实现了快速收敛，训练时间显著减少。与传统方法相比，该模型在不稳定性分类的准确性上有明显提升，具体性能数据未详细披露。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能电网的实时监控与控制、可再生能源的集成管理以及电力系统的优化调度。通过提高电网的稳定性和控制效率，能够有效降低运营成本，提升电力系统的可靠性与安全性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Electrical grids are now much more complex due to the rapid integration of distributed generation and alternative energy sources, which makes forecasting grid stability with optimized control a crucial task for operators. Traditional statistical, physics-based, and ML models can learn the pattern of the grid features, but have limitations in optimal strategy control with instability prediction. This work proposes a hybrid ML-RL framework that leverages ML for rapid stability prediction and RL for dynamic control and optimization. The first stage of this study created a baseline that explored the potential of various ML models for stability prediction. Out of them, the stacking classifiers of several fundamental models show a significant performance in classifying the instability, leading to the second stage, where reinforcement learning algorithms (PPO, A2C, and DQN) optimize power control actions. Experimental results demonstrate that the hybrid ML-RL model effectively stabilizes the grid, achieves rapid convergence, and significantly reduces training time. The integration of ML-based stability classification with RL-based dynamic control enhances decision-making efficiency while lowering computational complexity, making it well-suited for real-time smart grid applications.