Устойчивость энергосети: новый подход с помощью федеративного обучения

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена система управления, использующая распределенное обучение и интерпретируемые нейронные сети для повышения надежности и устойчивости современных энергосистем.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предлагаемая архитектура федеративного обучения позволяет реализовать распределённое управление, сохраняя конфиденциальность данных и обеспечивая совместную оптимизацию моделей на децентрализованных устройствах.

Разработанная система управления на основе федеративного обучения с использованием сетей Чебышева-Колмогорова-Арнольда повышает устойчивость энергосистем к возмущениям.

Современные энергосистемы подвержены растущим рискам, связанным с возмущениями и кибератаками, что требует новых подходов к обеспечению их устойчивости. В данной работе, посвященной разработке ‘An Interpretable Federated Learning Control Framework Design for Smart Grid Resilience’, исследуется схема управления на основе федеративного обучения, использующая интерпретируемые нейронные сети Чебышева-Колмогорова-Арнольда для повышения устойчивости энергосистемы к переходным процессам. Полученные результаты демонстрируют, что предложенная схема обеспечивает более быструю стабилизацию системы по сравнению с распределенными аналогами при умеренных уровнях управления. Способна ли данная схема стать основой для создания масштабируемых, устойчивых и интерпретируемых систем управления нового поколения?

Эволюция Управления в Интеллектуальных Энергосетях

Традиционные централизованные системы управления всё больше испытывают трудности при работе с постоянно растущей сложностью и масштабом современных интеллектуальных энергосистем (Smart Grids). Эти системы, разработанные для более простых сетей, оказываются неспособными эффективно обрабатывать огромные объемы данных, поступающие от многочисленных распределенных источников энергии, таких как солнечные панели и ветряные турбины. В результате, возникает задержка в принятии решений, снижение общей эффективности и увеличение риска сбоев. Особенно остро эта проблема проявляется в условиях динамично меняющейся нагрузки и непредсказуемости выработки энергии из возобновляемых источников, что требует от системы управления мгновенной адаптации и высокой степени отказоустойчивости — задач, с которыми централизованные системы зачастую не справляются.

Традиционные системы управления электросетями, основанные на централизованных принципах, демонстрируют уязвимость к единым точкам отказа, что существенно снижает надежность энергоснабжения. В случае выхода из строя ключевого узла, например, центрального диспетчерского пункта, вся сеть может оказаться под угрозой сбоя. Кроме того, эти системы обладают ограниченной способностью к адаптации к быстро меняющимся условиям, таким как внезапное увеличение потребления энергии или аварии в отдельных участках сети. Отсутствие гибкости и способности к самовосстановлению делает их неэффективными в контексте современных «умных» сетей, характеризующихся высокой степенью децентрализации и интеграцией возобновляемых источников энергии. В результате, для обеспечения устойчивой и надежной работы электроэнергетических систем необходим переход к более гибким и отказоустойчивым решениям.

Появление распределённых источников энергии (DER), таких как солнечные панели, ветряные турбины и системы хранения энергии, кардинально меняет структуру электроэнергетических систем. Традиционные методы управления, основанные на централизованном контроле, становятся неэффективными в условиях постоянно меняющегося потока энергии от множества независимых источников. Возникает необходимость в парадигме управления, способной оперативно реагировать на локальные изменения нагрузки и генерации, обеспечивая стабильность и надежность энергоснабжения в режиме реального времени. Разработка интеллектуальных систем управления, использующих передовые алгоритмы и технологии связи, становится ключевым фактором для успешной интеграции DER и построения действительно «умных» электросетей, способных к самоорганизации и адаптации к изменяющимся условиям.

Федеративное Обучение: Новый Подход к Совместному Управлению

Федеративное обучение (FL) представляет собой перспективный подход к совместному управлению, позволяющий нескольким участникам обучать общую модель, не обмениваясь непосредственно своими локальными данными. Вместо централизации данных, FL предполагает передачу только параметров модели (например, весов нейронной сети) между участниками и центральным сервером. Каждый участник обучает модель на своих локальных данных, а затем отправляет обновленные параметры на центральный сервер для агрегирования. Агрегированная модель затем возвращается участникам для дальнейшего обучения, что позволяет сохранять конфиденциальность данных и повышать масштабируемость системы. Такой подход особенно актуален в сценариях, где данные распределены по различным узлам и их централизация нежелательна или невозможна по соображениям конфиденциальности или нормативным требованиям.

Распределенный подход, лежащий в основе федеративного обучения, значительно повышает уровень конфиденциальности, безопасности и масштабируемости в крупномасштабных приложениях для электроэнергетических систем. В отличие от традиционных методов машинного обучения, требующих централизованного хранения данных, федеративное обучение позволяет обучать модели непосредственно на локальных данных, остающихся под контролем каждого участника сети. Это снижает риски, связанные с утечкой данных и несанкционированным доступом. Кроме того, распределенная архитектура позволяет эффективно обрабатывать огромные объемы данных, генерируемых современными энергетическими сетями, и масштабировать систему для поддержки растущего числа участников и устройств без значительного увеличения вычислительных затрат и задержек.

Использование локальных данных и моделей в федеративном обучении (FL) позволяет повысить точность и скорость реагирования систем управления переходными процессами в энергосетях. Традиционные методы требуют централизованного сбора данных, что затруднительно и небезопасно. FL позволяет обучать модели непосредственно на локальных данных каждого узла сети, сохраняя конфиденциальность и уменьшая задержки. Каждый узел обучает локальную модель, а затем обменивается только параметрами модели, а не самими данными, с центральным сервером для агрегации. Этот процесс позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся условиям в сети и более эффективно предотвращать каскадные сбои, повышая общую устойчивость энергосистемы. Улучшение точности прогнозирования и скорости реакции критически важно для поддержания стабильности при возникновении возмущений, таких как короткие замыкания или внезапные изменения нагрузки.

Нечеткий логический контроллер (FLC) управляет мощностью.

SciML и Сети Колмогорова-Арнольда: Точность и Эффективность в Управлении

Научное машинное обучение (SciML) представляет собой подход к построению моделей, который интегрирует известные физические принципы и законы в структуру алгоритмов машинного обучения. В контексте федеративного обучения (FL), SciML позволяет не просто обучать модели на децентрализованных данных, но и учитывать физические ограничения и закономерности, присущие моделируемой системе. Это достигается путем включения физически обоснованных регуляризаторов, ограничений или даже непосредственно встраивания физических уравнений в архитектуру модели. В результате, модели, обученные с использованием SciML в FL, демонстрируют улучшенную обобщающую способность, повышенную интерпретируемость и требуют меньше данных для достижения сопоставимой точности, по сравнению с традиционными методами машинного обучения, не учитывающими априорные знания о физике задачи.

Сети Колмогорова-Арнольда (KAN), в частности, сети на основе полиномов Чебышева, представляют собой эффективный инструмент для моделирования нелинейной динамики в рамках федеративного обучения (FL). В отличие от традиционных нейронных сетей, KAN используют ортогональные полиномы Чебышева в качестве базисных функций, что позволяет достичь высокой точности аппроксимации с меньшим количеством параметров. Это особенно важно в задачах, где необходимо представить сложные нелинейные зависимости, например, в управлении энергосистемами или моделировании физических процессов. Использование полиномов Чебышева обеспечивает более быструю сходимость и устойчивость к переобучению, что критично для масштабируемости и надежности моделей FL. Математически, представление функции $f(x)$ с помощью полиномов Чебышева имеет вид $f(x) \approx \sum_{i=0}^{n} c_i T_i(x)$, где $T_i(x)$ — полином Чебышева степени $i$, а $c_i$ — коэффициенты, определяемые в процессе обучения.

Сети Колмагорова-Арнольда (KAN), реализованные посредством Deep-KAN, обеспечивают точное моделирование сложных динамических процессов в энергетических сетях. Данный подход позволяет аппроксимировать нелинейные зависимости, возникающие при описании поведения сети, с высокой степенью точности. Использование Deep-KAN позволяет эффективно представлять и обрабатывать данные о состоянии сети, что, в свою очередь, повышает точность и надежность алгоритмов управления, оптимизируя распределение ресурсов и реагируя на изменяющиеся условия в реальном времени. Эффективность подхода обусловлена способностью KAN представлять функции с использованием полиномов Чебышева, что обеспечивает быструю сходимость и снижает вычислительные затраты по сравнению с традиционными методами аппроксимации.

Валидация и Производительность на IEEE 39-шинной Системе

Предложенная схема федеративного обучения для управления (FLC) была протестирована на стандартной IEEE 39-шинной системе, являющейся общепринятым эталоном для анализа энергосистем. Данная система представляет собой модель крупной энергосистемы, состоящую из 39 шин, 10 генераторов и множества линий передачи. Использование IEEE 39-шинной системы в качестве тестовой площадки позволяет объективно оценить производительность и масштабируемость FLC в реалистичных условиях, а также сравнить ее с другими алгоритмами управления и контроля, применяемыми в энергетике. Стандартизированный характер системы обеспечивает воспроизводимость результатов и позволяет сравнивать различные подходы к управлению энергосистемами.

Включение систем накопления энергии (СНЭ) в состав предложенной структуры Federated Learning Control (FLC) значительно повышает способность системы к смягчению возмущений и поддержанию стабильности. СНЭ обеспечивают дополнительную гибкость в управлении энергетическими потоками и быстрое реагирование на внезапные изменения в работе энергосистемы. Это достигается за счет возможности СНЭ как поглощать избыточную мощность, так и выдавать ее при необходимости, компенсируя колебания частоты и напряжения, вызванные авариями или изменениями нагрузки. Совместное использование FLC и СНЭ позволяет более эффективно координировать действия распределенных управляющих устройств и оперативно стабилизировать систему после возникновения нештатных ситуаций.

В ходе тестирования предложенной структуры Federated Learning Control (FLC) на стандартной 39-шинной системе IEEE, было продемонстрировано улучшение устойчивости к переходным процессам и обобщающая способность применительно к непредсказуемым авариям. При умеренном уровне проникновения (10%-50%) FLC превосходит децентрализованное управление (DPFL) по показателям устойчивости. В частности, при 50% проникновении время выполнения симуляции для FLC составило 184.51 секунды, в то время как для DPFL при том же уровне проникновения этот показатель равен 2.20 секунды. Данные результаты подтверждают эффективность FLC в обеспечении стабильности энергосистемы в условиях различных возмущений.

На однолинейной схеме представлена энергосистема Новой Англии IEEE-39, демонстрирующая структуру и соединения ключевых узлов.

К Масштабируемым и Устойчивым Интеллектуальным Энергосетям

Предложенная система управления на основе нечеткой логики (FLC) открывает перспективные возможности для создания масштабируемых, защищенных и устойчивых интеллектуальных энергосистем. Данный подход позволяет эффективно управлять сложными энергетическими потоками, обеспечивая стабильность и надежность сети даже при возникновении нештатных ситуаций или колебаниях нагрузки. Благодаря способности адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективно обрабатывать нелинейные зависимости, FLC способствует повышению общей эффективности и отказоустойчивости энергосистемы, что особенно важно в контексте интеграции распределенных источников энергии и микросетей. Внедрение данной системы позволяет перейти к более децентрализованной и устойчивой энергетической инфраструктуре, способной удовлетворять растущие потребности современного общества.

Предложенный подход демонстрирует особую эффективность при интеграции распределенных источников энергии и микросетей (МС), способствуя созданию более децентрализованной и устойчивой энергетической системы. Внедрение данной технологии позволяет оптимизировать управление потоками энергии, повышая надежность энергоснабжения за счет использования локальных ресурсов и снижения зависимости от централизованных сетей. Возможность гибкого масштабирования и адаптации к различным конфигурациям микросетей делает данное решение перспективным для развития возобновляемой энергетики и повышения энергоэффективности в различных регионах. Такая децентрализация не только повышает устойчивость системы к внешним воздействиям, но и открывает возможности для более активного участия потребителей в управлении энергопотоками, формируя более гибкую и отзывчивую энергетическую инфраструктуру.

Исследования показали, что эффективность предложенного подхода на основе нечеткой логики (FLC) снижается при уровне проникновения распределенных источников энергии, превышающем 60%, уступая место динамической модели глубокого обучения (DPFL). Несмотря на это, разработанная архитектура демонстрирует впечатляющую производительность — 1958 операций с плавающей запятой в секунду (FLOPS) на каждый проход входных данных, используя всего 768 обучаемых параметров. Такая компактность и скорость вычислений делают её перспективной для применения в системах управления интеллектуальными сетями, где важна оперативная обработка больших объемов информации и ограничены вычислительные ресурсы.

Предложенная в статье структура федеративного обучения, использующая интерпретируемые нейронные сети, представляет собой любопытный компромисс между стремлением к оптимальному управлению и неизбежной сложностью реальных энергосистем. Авторы демонстрируют улучшение устойчивости при умеренном уровне распределенного управления, что, впрочем, не отменяет вопроса: оптимально ли это для всех участников системы? Как и заметил Альбер Камю: «Ничто не имеет смысла в одиночку». В контексте данной работы это означает, что даже самая совершенная модель контроля нуждается в постоянной верификации и адаптации к меняющимся условиям, а истинная устойчивость сети достигается не только за счет алгоритмов, но и за счет доверия и сотрудничества между её участниками. Модель, безусловно, удобна, но истина требует последовательности проверок, ошибок и сомнений.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал федеративного обучения в контексте повышения устойчивости энергосистем. Однако, эйфория от первых успехов часто затуманивает разум. Полученные результаты, хоть и обнадеживают, касаются умеренного уровня распределенного управления. Следует признать, что экстраполяция этих данных на сценарии с более высокой степенью децентрализации требует крайней осторожности. Гипотеза о применимости данной схемы к крупномасштабным энергосетям пока остаётся лишь приглашением к сомнению, а не доказанным фактом.

Особое внимание следует уделить вопросу интерпретируемости. Использование сетей Чебышева-Колмогорова-Арнольда — шаг в правильном направлении, но это лишь первый шаг. Необходимо разработать более строгие метрики, позволяющие оценить, насколько “понятен” алгоритм принятия решений для операторов энергосистемы. Всё, что подтверждает ожидания, требует двойной проверки, особенно когда речь идёт о системах, от которых зависят жизни миллионов.

В перспективе, представляется важным исследовать устойчивость предложенной схемы к кибератакам и аномалиям в данных, поступающих от участников федеративного обучения. Защита от злоумышленников, стремящихся дестабилизировать энергосистему, — задача не менее сложная, чем обеспечение её устойчивости к физическим возмущениям. И, пожалуй, самое главное — не стоит забывать, что любая модель — это лишь упрощение реальности. Реальность же всегда сложнее, чем любая, даже самая элегантная, математическая конструкция.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15014.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-21 05:32