面向区块链协同智能电网能源调度的节能图神经网络–深度强化学习优化方法

《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：Energy Efficient Graph Neural Network–Deep Reinforcement Optimization for Blockchain-Coordinated Smart Grid Energy Dispatch

　　

Mofadal Alymani|Eatedal Alabdulkreem|Mohammed A. AlAqil|K. Nithya|Nadhem NEMRI|Abdulsamad Ebrahim Yahya|G. Shyamala|Subuhi Kashif Ansari

沙特阿拉伯沙克拉大学计算与信息技术学院计算机工程系

摘要

将智能电网转变为分散式系统需要具备智能调度系统，这类系统能够在保障系统安全的同时处理复杂的网络连接问题。传统调度方法无法理解电网拓扑结构，且在分布式系统出现数据丢失时会导致系统不稳定。作者提出了一种可持续的调度解决方案，该方案通过基于区块链的协调系统，结合图神经网络和深度强化优化技术。所提出的模型利用图神经网络构建空间相互依赖关系，将这些关系应用于包括母线、分布式发电机及负载在内的电网节点，从而形成具有拓扑感知能力的状态表示。这种基于图的状态表示使得深度强化学习代理能够制定出最优的能源调度策略，以适应不断变化的需求和发电模式。区块链技术则为多个分布式用户提供了一种安全的方法，让他们无需中央控制系统即可同步调度决策和电网状态。该框架的评估采用了多种性能指标，包括调度最优性比率、拓扑感知增益、能源调度效率指数、共识同步延迟以及自适应策略稳定性得分。测试结果表明，与传统的深度学习和优化方法相比，该系统实现了96.8%的调度最优性比率，拓扑感知增益提升了34.2%，能源调度效率指数提高了27.6%，共识同步延迟减少了43毫秒，自适应策略稳定性得分提升了31.9%。验证过程在MATLAB Simulink中使用了IEEE 33节点系统，学习模型则在PyTorch Geometric上运行，而区块链协调则通过Hyperledger Fabric实现。所提出的方法为未来分散式智能电网的调度提供了可扩展、安全且具备拓扑感知能力的解决方案。

章节节选

引言

现代电力系统正逐步向智能、分散式的智能电网转型，这一变革从根本上改变了能源生成、分配和消耗的运营模式。分布式能源资源的不断增加、双向电力流动以及消费者参与能源管理的趋势，给电网管理带来了巨大的结构和运营挑战[1]。在这样的环境下，能源调度不再仅仅是单一的优化问题

文献综述与研究空白

智能电网中的能源调度问题已通过多种优化和智能控制方法得到了广泛研究。早期的方法主要基于确定性和随机性优化技术，如线性规划、混合整数规划以及启发式算法，这些方法旨在降低发电成本和电力损耗[1]、[2]、[3]、[4]。虽然使用这些方法可以找到数学上可行的解决方案，但它们通常假设存在集中式控制

基于图的能源调度建模框架

在分散式智能电网中，智能能源调度是一个至关重要的概念，因为它能够以较高的计算效率捕捉分布式组件的复杂空间相互依赖关系。传统的表示方法无法保留电网元素之间的关联结构，从而导致信息丢失并做出低效的决策[1]。为了解决这一问题，一种基于图的建模框架被提出，该框架可将物理电力网络转换为结构化网络

基于深度强化优化的自适应调度策略

要实现高效且节能的分散式智能电网，就需要一种能够在不确定性、动态变化的系统以及多目标约束条件下依次做出决策的学习范式。在此研究中，深度强化优化被作为基本的决策智能流程，通过让系统控制上文所述的基于图的与环境交互的方式，系统能够最优地学习调度策略

基于区块链的分布式协调机制

智能电网基础设施趋向于分散化，这就需要一种协调机制，以确保地理位置分散的各个实体之间能够进行安全、透明且协调的决策。在没有中央控制机构的情况下，确保对能源调度行为和系统状态的控制一致性尤为重要，尤其是在数据不确定、通信延迟以及可能存在的网络威胁情况下[27]、[28]。为了解决这些问题

系统工作流程与算法实现

所提出的框架将实现智能且安全的能源调度，它将基于图的表示学习、深度强化优化以及基于区块链的协调功能整合为一个完整的操作流程。与那些试图构建彼此独立运行的模块化方法不同，该系统在感知、决策和同步层面之间建立了持续的互动循环

实验配置与评估方案

为了验证这种具有拓扑敏感性和由区块链管理的能源调度框架的有效性，需要一个精心设计的实验框架，该框架能够反映分散式智能电网的动态特性[44]、[45]、[46]、[47]、[48]。本部分包含详细的评估计划，其中包括系统配置、实施平台、基准测试方案以及性能衡量标准。其目的是确保

结果、对比分析及洞察总结

通过一系列模拟实验来测试所提出框架的实用性，以此判断其在实现具有拓扑感知能力、高能效以及安全协调的分散式智能电网调度方面的效果。这些方面的表现会通过多种维度进行评估和比较，包括最优性、可调性、效率、同步性以及稳健性，同时还会运用旧有的和新的性能指标。分析不仅关注数值上的优势，还关注

实际应用意义、系统级理解及局限性

所提出的高效图神经网络-深度强化优化系统的研究成果，为分散式智能电网的转型运作提供了有价值的见解。除了通过数值指标体现出的改进之外，这一集成架构还体现了在拓扑感知学习、自适应决策以及安全协调方面对能源调度智能的重新定义。观察到的调度效率提升

结论与未来发展方向

随着分散式智能电网的快速发展，需要具备智能、自适应且安全的能源调度工具，以便应对分布式能源资源、动态负荷模式以及缺乏集中控制所带来的各种复杂性。本研究提出了一种结合图神经网络、深度强化优化以及区块链协调的复合平台，以实现具有拓扑感知能力、高能效且安全同步的智能电网运行。

伦理审批与参与同意

在本研究实施过程中没有涉及任何人类参与。

作者贡献

所有作者都对这项工作做出了同等程度的贡献。

资金支持

本研究未获得任何资金支持。

CRediT作者贡献说明

Abdulsamad Ebrahim Yahya：监督工作、软件开发。Nadhem NEMRI：资源提供、项目管理。Subuhi Kashif Ansari：可视化处理、验证工作。G. Shyamala：验证工作、监督指导。Eatedal Alabdulkreem：资金筹集、正式分析。Mofadal Alymani：文章撰写——审阅与编辑、数据整理。K. Nithya：文章撰写——初稿编写、数据整理。Mohammed A. AlAqil：方法设计、研究实施。

利益冲突声明

本研究不存在利益冲突。

致谢

本研究无需致谢。

人类与动物权利

本研究未违反任何人类与动物权利。