通过将天气预报集成到ARLEM系统中，提高极端条件下的能量控制稳定性

《Energy and AI》：Enhancing energy control stability under extreme conditions by integrating weather forecasts into ARLEM

本研究将天气预报整合至自适应强化学习（ARLEM）框架，开发了pARLEM模型。通过斯德哥尔摩冬季模拟实验，证明pARLEM能显著减少能源控制波动（约40%），提升系统稳定性，降低平均和峰值需求（5%）。该模型在无中心协调机制下实现高效协同，支持用户隐私并适应未来气候变化。

　　随着全球气候变化的加剧，极端天气事件的发生频率和强度显著上升，这对城市能源管理系统的稳定性提出了更高的要求。能源管理系统的稳定运行不仅关系到能源效率，还直接影响到用户舒适度和系统可靠性。在传统方法中，为了应对这些挑战，常常采用预测模型来优化控制策略，然而这类方法往往需要复杂的建模过程和较高的计算资源，难以适应快速变化的环境条件。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于自适应强化学习（Adaptive Reinforcement Learning, ARL）的能源管理系统，称为自适应强化学习用于能源管理（Adaptive Reinforcement Learning for Energy Management, ARLEM），并进一步将其与天气预报信息结合，开发出具有预测能力的版本（Predictive ARLEM, pARLEM）。该方法通过引入天气预报作为额外的环境信息，增强系统的适应性和稳定性，同时保持模型的简洁性，避免了对复杂预测模型的依赖。

在城市环境中，建筑和能源系统的运行受到多种因素的动态影响，包括天气条件、用户行为以及可再生能源的接入等。这些因素的不确定性使得传统的控制方法难以有效应对极端天气带来的挑战。例如，在寒冷天气下，建筑的供暖需求会显著增加，而系统的响应延迟或控制策略不当可能导致能源消耗波动，进而影响系统的稳定性。此外，由于城市能源网络的复杂性，单一建筑的控制策略可能无法满足整个系统的优化目标，因此需要一种能够协调多个建筑行为的分布式控制方法。ARLEM作为一种在线、无模型的强化学习方法，能够在不依赖系统动态模型的情况下，通过实时数据与奖励机制不断调整控制策略，从而实现更高效的能源管理。而pARLEM则在此基础上进一步引入天气预报信息，使系统能够在更早的时间范围内做出更精准的决策，提高其对极端天气事件的适应能力。

天气预报作为系统的重要输入信息，能够提供关于未来环境条件的预测，从而帮助控制系统提前做出调整。在pARLEM中，天气预报信号被整合到决策过程中，作为环境状态的一部分，与灵活性信号共同定义系统的整体状态。灵活性信号由能源网络（如配电网运营商，Distribution System Operator, DSO）发送，反映了当前网络的供需平衡状况。通过将灵活性信号与天气预报信号结合，每个建筑代理可以更全面地理解其所在环境的动态变化，从而优化自身的控制策略。例如，在寒冷天气来临之前，系统可以提前调整供暖设置，减少不必要的能源消耗，同时避免因频繁调整而导致的系统不稳定。

在研究中，针对pARLEM的不同版本进行了广泛的测试，评估了不同预测时间范围（3小时、6小时、12小时和24小时）对系统性能的影响。测试对象是一个典型的斯德哥尔摩城市街区，包含24栋多区住宅建筑，这些建筑被分为四种不同的建筑类型。研究基于17种未来气候情景，涵盖了2040年至2069年的冬季条件，其中包括两次寒冷波峰。通过对不同预测时间范围和控制策略的比较，研究发现，天气预报的引入显著降低了控制系统中的波动，特别是在寒冷天气期间，控制系统的稳定性得到了明显提升。此外，pARLEM还有效减少了平均和峰值能源需求，从而提高了整体能源效率。

在具体实施中，pARLEM采用了自适应策略更新机制，即在特定的时间间隔（如1天、2天、3天、7天、15天或30天）内，根据预设的标准（如替换5个或10个动作）对控制策略进行优化。同时，系统还使用了三种不同的动作选择标准：OneStep（仅允许选择最近的三个动作）、TwoStep（仅允许选择最近的五个动作）和Jump（允许选择任意动作）。这些标准的设计旨在减少控制策略的突变，提高系统的稳定性。研究结果表明，当使用TwoStep或Jump标准时，控制系统的波动幅度明显降低，特别是在寒冷天气期间，其效果更为显著。

此外，研究还分析了不同预测时间范围对系统性能的影响。结果显示，尽管不同预测时间范围对系统的平均表现差异不大，但12小时的预测时间范围在整体上表现最佳。这一发现表明，较长的预测时间范围虽然能提供更全面的环境信息，但其实际效果可能受到预测精度的限制。因此，选择适当的预测时间范围对于平衡系统稳定性和能源效率至关重要。同时，研究还发现，较大的动作库（如L24）能够有效缓解因预测误差导致的峰值能源需求上升问题，从而在保持控制策略灵活性的同时，确保系统的稳定性。

在实际应用中，pARLEM的分布式架构使其能够适应大规模的城市能源管理系统，而无需依赖中央协调机制。这种设计不仅降低了通信成本，还提高了系统的鲁棒性，避免了对单一协调点的依赖。通过将天气预报信息与灵活性信号结合，每个建筑代理可以独立做出最优决策，同时在整体上实现协调运行。这一特性使得pARLEM在面对极端天气事件时表现出更强的适应能力，特别是在寒冷天气下，系统能够更有效地调整控制策略，减少能源浪费，提高用户舒适度。

在能源系统中，建筑的供暖需求是影响整体能源消耗的重要因素。研究通过模拟不同天气条件下的供暖需求变化，发现天气预报的引入能够显著降低供暖设置的波动，同时减少整体能源消耗。特别是在寒冷天气期间，系统能够根据天气预报提前调整供暖策略，避免因突发的低温变化而导致的能源需求激增。这种动态调整能力不仅提高了系统的能效，还增强了其对极端天气事件的抵御能力，为未来的城市能源管理提供了新的思路。

从更广泛的角度来看，pARLEM的引入为智能电网和分布式能源管理提供了重要的技术支持。随着可再生能源的广泛应用，能源系统的不确定性增加，传统的控制方法难以满足这一需求。而基于强化学习的系统能够通过不断学习和适应，优化能源分配和使用策略，提高系统的灵活性和稳定性。此外，pARLEM的无模型特性使其能够在缺乏详细系统信息的情况下，仍然实现高效的能源管理，这对于复杂的城市能源网络尤为重要。

本研究的结果表明，将天气预报信息整合到自适应强化学习框架中，能够有效提升能源管理系统的稳定性、效率和气候适应能力。通过减少控制策略的波动，提高能源利用效率，pARLEM不仅有助于降低能源成本，还能改善用户舒适度，增强系统的可持续性。此外，研究还强调了在设计能源管理系统时，需要综合考虑预测时间范围、动作选择标准以及策略更新频率等因素，以实现最优的系统性能。这种综合性的方法为未来应对气候变化带来的挑战提供了重要的理论支持和实践指导。

综上所述，pARLEM作为一种基于自适应强化学习的能源管理系统，通过引入天气预报信息，显著提升了系统的稳定性和能效。在极端天气条件下，其表现尤为突出，能够有效减少能源波动，提高系统的适应能力。同时，其分布式架构和无模型特性使其在大规模城市能源管理中具有较高的可行性和扩展性。随着气候变化的持续影响，pARLEM的研究成果为构建更加智能、灵活和可持续的能源管理系统提供了重要的参考价值。