在物联网支持的可持续智能电网中，采用高效节能变压器和联邦多智能体学习技术实现自适应需求侧管理

《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：Energy Efficient Transformer-Federated Multi-Agent Learning for Adaptive Demand-Side Management in IoT-Enabled Renewable Smart Grids

智能电网中融合联邦转移学习与多智能体强化学习的分布式需求侧管理框架，解决了传统方法收敛慢、中心化优化瓶颈及鲁棒性不足问题。实验表明该框架在自适应灵活性、峰值负荷平缓率、能耗成本优化效率及决策延迟方面均显著优于PSO-ConvLSTM基线模型，并验证了区块链在安全交易中的有效性。

　　

Siva Raja P. M | S Vidhya | K Rejini | G Megala | S. Pravinth Raja | U Kumaran

摘要

随着可再生能源在智能电网中的渗透率不断提高，以及物联网（IoT）连接的负载变得越来越多样化，下一代需求侧管理（DSM）框架需要具备适应性、安全性和能源效率。传统的基于群体智能的控制器结合卷积长短期记忆网络（Conv-LSTM）进行预测，虽然能够提供时空负载预测，但存在收敛速度慢、优化过程集中以及在高不确定性需求下的鲁棒性降低等问题。为了解决这些挑战，本文提出了一种能源高效的DSM框架，该框架将联邦传输学习（FTL）集成到多智能体强化学习（MARL）中，以实现去中心化且保护隐私的能源协调。联邦预测模型能够在不聚合原始IoT数据的情况下捕捉消费者负载的时间和上下文依赖性，从而确保隐私性和可扩展性。同时，MARL智能体动态学习需求响应策略，以优化电网集群中的分布式负载和可再生能源的使用。区块链层采用轻量级共识协议来保护DSM交易，并为生产者和消费者提供透明的激励机制。通过MATLAB/Simulink–Python TensorFlow联合仿真以及Hyperledger Fabric测试平台的实验验证表明，该框架的适应性灵活性指数（AFI）达到97.4%，峰值负载平滑率（PLFR）为35.2%，能源成本优化效率（ECOE）为27.8%，DSM决策延迟为19毫秒。与基于粒子群优化（PSO）- ConvLSTM的DSM相比，该框架的灵活性提高了6.6%，峰值负载减少了3.6%，成本节约了5.4%，收敛速度加快了4.2%，为物联网辅助的智能电网提供了一种可扩展、安全且适应性强的解决方案。

章节摘录

引言

可再生能源和物联网设备的迅速发展彻底改变了智能电网，使其成为一个动态且交互式的信息物理生态系统[1]。这种巨大变化带来了前所未有的管理挑战，包括分布式资源的处理、变化的需求特征以及波动的可再生能源渗透率。传统的需求侧管理（DSM）依赖于集中优化和启发式方法

文献综述与研究空白

智能电网中的需求侧管理是一个备受关注的研究领域，早期的研究主要依赖于粒子群优化（PSO）、遗传算法和差分进化等启发式调度和优化算法。尽管这些方法在小型场景中可能有效，但它们无法应对可再生能源带来的组合复杂性和时间变化不确定性

联邦多智能体DSM框架设计

本研究基于一种混合型智能电网系统，该系统结合了太阳能光伏（PV）阵列、分布式风力涡轮机以及带有电池储能支持的电网接口和物联网支持的需求侧管理（DSM）[1]。其主要目标是创建一个现实的环境，在该环境中，波动的可再生能源可以与电动汽车充电器、暖通空调系统及家用电器等灵活负载结合使用[45]。该系统具有可扩展性

集成算法设计与实现环境

为了证明所提出的自适应需求侧管理（DSM）框架在真实且可扩展的智能电网环境中的有效性，需要将算法设计与实际实现相结合。这部分详细介绍了主要的计算逻辑、控制机制以及用于开发、训练和测试该解决方案的实验环境[21][22]。该组合涵盖了基于联邦学习的方面

结果与性能分析

本文展示了在MATLAB/Simulink、Python–TensorFlow和Hyperledger Fabric联合仿真环境中实现的能源高效DSM框架的实验结果。首先介绍了系统的实时输出，包括联邦负载预测、基于MARL的负载控制、可再生能源集成以及区块链交易管理

结论与未来方向

总之，本研究提出了一种适用于物联网支持的智能电网的新的节能需求侧管理（DSM）框架。该框架结合了联邦传输学习（FTL）与多智能体强化学习（MARL）以及区块链支持的安全性。所提出的方法解决了数据隐私、可扩展性、去中心化协调和自适应决策等关键问题，从而实现了非常准确的预测和动态负载管理

伦理审批与参与同意

在本实施过程中不涉及任何人类参与。

资金支持

本项工作未涉及任何资金投入。

利益冲突声明

本研究中不存在利益冲突。

致谢

本研究中不涉及任何致谢内容。

作者贡献

所有作者对这项工作都做出了同等贡献。

人类与动物权利

本研究中未侵犯任何人类或动物权利。

术语表与缩写

FTL（联邦传输学习）

一种去中心化的训练框架，其中Transformer预测模型在消费者节点上本地更新，并在中央进行汇总，而无需共享原始数据。

FL（联邦学习）

一种分布式机器学习范式，允许多个客户端协同训练模型，同时保持数据隐私性。

DSM（需求侧管理）

用于影响和优化消费者端电力消费模式的技术，包括负载管理