Generative Autonomous Grid Control: Integrating Decision Transformers with a Two-Stage Safety Stack
作者: Mohamed Shamseldein
分类: eess.SY
发布日期: 2026-07-02
💡 一句话要点
提出基于决策变换器的自主电网控制以解决频率动态问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 电网控制 决策变换器 频率控制 安全栈 动态稳定性 自动化控制 智能电网
📋 核心要点
- 现有的自动发电控制方法在面对基于逆变器的资源时，难以有效应对频率动态变化，存在响应能力不足的问题。
- 本文提出的自主电网生成控制框架，结合决策变换器和双阶段安全栈，旨在通过离线学习和实时验证提高频率控制的安全性和效率。
- 在东北电力协调委员会140总线系统的实验中，所提控制器显著降低了控制误差，并在实时性能上表现优异，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
随着基于逆变器资源的同步发电逐渐取代传统发电，电力系统频率动态超出了常规自动发电控制的响应能力。本文提出了一种自主电网生成控制框架，结合了离线训练的决策变换器和双阶段符号安全栈，用于二次频率控制。决策变换器通过序列建模从离线监控和数据采集记录中学习条件调度策略，消除了在线探索的风险。验证结果显示，该控制器在低惯量条件下将区域控制误差积分减少了99%以上，频率最低点保持在59.4 Hz，推理延迟约为10毫秒，符合实时约束。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决基于逆变器的资源对电力系统频率动态的影响，现有的自动发电控制方法在此情况下响应能力不足，无法有效维持系统稳定性。
核心思路：提出的框架通过将决策变换器与双阶段安全栈结合，利用离线训练的策略来避免在线探索的风险，从而实现更安全的频率控制。
技术框架：整体架构包括离线训练的决策变换器、约束验证单元和数字双胞胎。决策变换器负责学习调度策略，约束验证单元进行实时的代数筛选，而数字双胞胎则用于动态稳定性认证。
关键创新：最重要的创新在于将决策变换器与符号安全栈相结合，形成了一种新的控制策略，显著提高了频率控制的安全性和效率，区别于传统的基于模型的方法。
关键设计：在设计中，约束验证单元实现了亚十毫秒的实时筛选，数字双胞胎基于摆动方程进行动态稳定性认证，确保了控制器在不同操作点下的稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提控制器在东北电力协调委员会140总线系统中，将区域控制误差积分减少了99%以上，频率最低点保持在59.4 Hz，推理延迟约为10毫秒，优于线性二次调节器基线，显示出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括电力系统的自动化控制、智能电网技术以及可再生能源的集成管理。通过提高频率控制的安全性和效率，能够更好地应对未来电力系统中可能出现的各种动态挑战，推动电力行业的智能化发展。
📄 摘要（原文）
The displacement of synchronous generation by inverter-based resources is accelerating power system frequency dynamics beyond the response capability of conventional automatic generation control. This paper presents Autonomous Grid Generation Control with Decision Transformers, a framework coupling an offline-trained Decision Transformer with a twostage symbolic safety stack for secondary frequency control. The Decision Transformer learns a conditional dispatch policy from offline supervisory control and data acquisition records via sequence modeling, eliminating online exploration risks. A Constraint Verification Unit provides sub-ten-millisecond algebraic screening using real-time power transfer distribution factors, while an aggregate digital twin performs swing-equation-based dynamic stability certification. Validated on the Northeast Power Coordinating Council 140-bus system under low-inertia conditions, the proposed controller reduces the area control error integral by over 99% relative to tuned automatic generation control, maintains a 59.4 Hz frequency nadir, and achieves inference latency of approximately 10 ms, well within real-time constraints. Comparative evaluation against a linear quadratic regulator baseline and structural analysis against conservative Q-learning demonstrate the advantages of the sequence-modeling formulation. Small-signal eigenvalue analysis characterizes the dominant 1.87 Hz electromechanical mode and confirms that the safety stack maintains stable operation across operating points. By falling back to tuned automatic generation control whenever proposals are rejected, the safety stack bounds worst-case performance to industry-standard levels in simulation.