CommonPower：面向安全数据驱动智能电网控制的一体化框架

《IEEE Transactions on Smart Grid》：CommonPower: A Framework for Safe Data-Driven Smart Grid Control

为解决智能电网中强化学习(RL)控制器难以保证系统约束安全、案例研究设计复杂且缺乏统一仿真平台的问题，研究人员开发了Python工具CommonPower。该框架通过维护系统的符号化模型，自动合成模型预测控制器(MPC)与安全防护机制，并支持单智能体/多智能体RL、数据驱动预测及异构分布式控制结构的统一建模与仿真，为安全数据驱动控制研究提供了通用基础。

　　

随着可再生能源渗透率的不断提高以及供暖、交通电气化带来的复杂负荷模式，电力系统的运行管理正变得日益复杂。在这一背景下，强化学习(Reinforcement Learning, RL)因其无需精确模型知识、能自动适应环境变化的特性，被视为解决智能电网控制难题的潜在方案。然而，标准的RL控制器存在一个致命缺陷：它们无法自行保证系统运行约束（如电压、频率、设备容量等）的满足。在电力系统这种对安全性要求极高的领域，这一缺陷严重阻碍了RL控制器的实际部署。

此外，现有研究面临诸多挑战。首先，验证RL算法的有效性需要在多个案例研究中进行评估，而案例设计本身是一项繁琐的任务，需要考虑预测精度、控制结构分散化程度等多种因素。其次，为RL控制器设计安全防护机制通常需要针对每个具体案例进行手工定制，这不仅耗时耗力，也难以实现防护机制对RL学习过程的反馈。再者，现有的仿真工具大多缺乏统一的接口，难以在同一系统中模拟不同类型的控制器（如基于规则的、基于模型的、基于学习的），也无法灵活地集成数据驱动的预测模型。

为了应对这些挑战，来自德国慕尼黑工业大学(Technical University of Munich)的Michael Eichelbeck、Hannah Markgraf和Matthias Althoff团队在《IEEE Transactions on Smart Grid》上发表了他们的研究成果，正式推出了Python工具CommonPower。这是首个专门为机器学习量身定制的电力系统管理建模与仿真通用框架。该框架通过其模块化架构，旨在为数据驱动的智能电网控制研究提供一个统一的基础，显著加速安全控制器的开发与验证过程。

关键技术方法

为了构建这一通用框架，研究人员采用了多项关键技术。首先，他们设计了一个包含对象域和符号域的双域建模架构。对象域利用面向对象编程的继承等特性，方便用户组合电力系统；符号域则利用Pyomo框架，为所有系统实体（如母线、设备、潮流）维护一个符号化的数学模型。这一设计使得系统模型能够被自动暴露给控制器或安全防护机制，是实现自动化控制与安全保障的核心。其次，框架实现了基于Gymnasium API的统一RL接口，能够无缝适配单智能体RL和多智能体RL(Multi-Agent RL, MARL)算法。此外，框架内置了基于鲁棒最优控制的安全防护机制，能够自动合成模型预测控制器(Model Predictive Controller, MPC)作为基准或安全过滤器。最后，框架还集成了数据驱动的预测框架，支持基于机器学习模型的预测器训练、评估与调优。

研究结果

1. 鲁棒安全防护的必要性

为了验证鲁棒安全防护的重要性，研究人员设计了一个包含热泵和电池储能系统的建筑能源管理任务。该任务的目标是在最小化用电成本的同时，将室内温度维持在设定值附近。实验比较了朴素最优控制器与三种鲁棒最优控制器（分别优化名义场景成本、所有场景加权和、最坏场景成本）的性能。

结果显示，由于室外温度预测存在长期高估，朴素最优控制器无法将室内温度维持在期望范围内，导致仿真在约30个时间步后失败。相比之下，所有鲁棒控制器都能成功维持系统在安全限值内运行。其中，优化最坏场景成本的控制器实现了最小的温度设定点偏差。这一实验清晰地证明了在存在预测不确定性的情况下，采用鲁棒安全防护机制对于保证系统安全运行是至关重要的。

2. 单智能体与多智能体RL的比较

为了探究控制结构对性能的影响，研究人员在同一个建筑能源管理任务上，比较了集中式控制（单智能体RL）与分散式控制（多智能体RL）的性能。集中式控制由一个控制器同时管理热泵和电池；分散式控制则由两个独立的智能体分别控制热泵和电池。

实验结果表明，在部署阶段，采用动作投影(Action Projection)安全防护并施加比例惩罚的智能体，在所有算法（PPO, IPPO, MAPPO）中均能获得最佳性能。其中，MAPPO算法表现最佳，这归因于其通过条件化评论家(Critic)来缓解非平稳性的机制。值得注意的是，无安全防护的训练在所有算法中均导致部署失败，这凸显了在训练过程中使用安全防护机制的必要性。同时，安全防护带来的计算开销仅占训练时间的13.5%，在可接受范围内。

3. 预测精度对控制性能的影响

为了研究预测精度对系统性能的影响，研究人员构建了一个基于Kerber网络拓扑的30节点微电网系统。该系统包含14个家庭用户，每个家庭随机配置了不可控负荷、电池和光伏发电。实验模拟了在完美光伏预测下，使用LSTM和Transformer两种模型预测家庭负荷时，系统全年的用电成本。

结果显示，尽管LSTM模型在训练集上表现出更低的均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)，但使用Transformer预测器的控制器获得了更低的年度用电成本（4206.23欧元 vs. 4220.51欧元）。分析发现，Transformer预测器在预测范围内总是输出非常相似的值，导致在大多数情况下高估了预期负荷。这种保守的预测使得控制器在分配资源时更加谨慎，从而获得了更好的闭环性能。这一发现表明，在控制任务中，预测器的闭环性能比其开环预测精度更为重要。

4. 建模选择对计算时间的影响

为了评估不同建模选择对计算效率的影响，研究人员测量了集中式MPC在不同网络规模、潮流模型（功率平衡约束 vs. 线性化DistFlow）以及储能系统(Energy Storage System, ESS)模型（线性 vs. 分段线性）下的计算时间。

实验结果表明，在功率平衡约束下，计算时间随网络规模近似线性增长。使用分段线性ESS模型会使计算时间增加约50%。而在线性化DistFlow约束下，使用分段线性ESS模型会导致计算时间显著增加。这主要是因为在更复杂的约束下，求解器的预处理程序无法消除那么多变量。这一结果为研究人员在模型精度与计算效率之间进行权衡提供了参考依据。

结论与讨论

本研究成功推出了CommonPower，这是一个旨在为智能电网安全控制器建模与仿真提供一站式解决方案的综合工具箱。该框架通过其符号化系统表示，能够自动推导出基于模型的RL安全防护机制和鲁棒MPC，极大地加速了从业者的案例研究设计。其灵活的联盟式方法支持现代及未来智能电网中复杂的分布式控制结构。模块化的软件架构提供了统一的接口，支持单智能体/多智能体RL算法、外部仿真工具、数据源以及基于机器学习的预测模型。凭借其高度的灵活性，CommonPower可以轻松集成到现有项目中，为广泛的应用场景提供通用基础，从而为数据驱动的智能电网控制在现实世界中的广泛应用铺平了道路。