FSNet: ИИ-революция в управлении энергосетями

Управление современной энергосистемой сродни решению сложнейшей головоломки. Операторы должны постоянно обеспечивать стабильное и оптимальное распределение электроэнергии, учитывая меняющийся спрос, минимизируя затраты и не допуская перегрузки инфраструктуры. Все это требует высочайшей скорости реакции и точности.

Исследователи из Массачусетского технологического института разработали инновационный инструмент, способный находить оптимальные решения для энергосетей значительно быстрее традиционных методов, при этом гарантируя соблюдение всех системных ограничений, таких как мощность генераторов и пропускная способность линий.

Новая разработка представляет собой мощную модель машинного обучения, дополненную этапом поиска допустимых решений. Этот этап использует предсказание модели как отправную точку, итеративно уточняя решение до тех пор, пока не будет найдена наилучшая достижимая конфигурация. Система FSNet от MIT способна решать комплексные задачи в разы быстрее классических алгоритмов, предоставляя при этом надежные гарантии успешного исхода. В некоторых особо сложных случаях она даже превосходит по качеству проверенные временем инструменты.

Технология также продемонстрировала превосходство над чисто нейросетевыми подходами, которые, несмотря на свою скорость, не всегда могут гарантировать получение допустимых решений. Помимо оптимизации производства электроэнергии, FSNet может найти применение в самых разнообразных областях, от проектирования новых продуктов и управления инвестиционными портфелями до планирования производства.

«Решение таких сложных задач требует интеграции инструментов из машинного обучения, оптимизации и электротехники для разработки методов, которые обеспечивают баланс между практической пользой для конкретной области и соблюдением ее требований», — поясняет Прия Донти, профессор кафедры электротехники и компьютерных наук (EECS) и главный научный сотрудник Лаборатории информационных систем и управления (LIDS).

Донти, являющаяся старшим автором публикации о новой разработке под названием FSNet, вместе с ведущим автором, аспирантом EECS Хоанг Нгуеном, представит результаты на конференции NeurIPS 2025. Работа доступна на сервере препринтов arXiv.

Комбинируя подходы

Обеспечение оптимального потока энергии в электросети — чрезвычайно сложная задача, решение которой становится все более трудоемким для операторов. «По мере интеграции большего количества возобновляемых источников энергии операторам приходится учитывать постоянные колебания генерации. Одновременно растет число координируемых распределенных устройств», — отмечает Донти.

Операторы энергосетей часто полагаются на традиционные решатели, которые предоставляют математические гарантии того, что оптимальное решение не нарушает никаких ограничений. Однако для особо запутанных задач эти инструменты могут потребовать часы или даже дни для получения результата.

С другой стороны, модели глубокого обучения могут решать даже самые сложные задачи за доли секунды, но их решения могут игнорировать важные ограничения. Для оператора энергосистемы это может привести к проблемам, таким как небезопасные уровни напряжения или даже отключения электроэнергии.

«Модели машинного обучения испытывают трудности с соблюдением всех ограничений из-за множества ошибок, возникающих в процессе обучения», — объясняет Нгуен.

В FSNet исследователи объединили лучшее из обоих подходов в рамках двухэтапной системы решения задач.

Акцент на допустимость решения

На первом этапе нейронная сеть предсказывает решение оптимизационной задачи. Нейронные сети, глубоко вдохновленные принципами работы нейронов человеческого мозга, являются моделями глубокого обучения, превосходно распознающими закономерности в данных.

Затем традиционный решатель, интегрированный в FSNet, выполняет этап поиска допустимости. Этот алгоритм оптимизации итеративно уточняет первоначальное предсказание, гарантируя при этом, что решение не нарушает никаких ограничений.

Поскольку этап поиска допустимости основан на математической модели задачи, он может гарантировать практическую применимость решения. «Этот этап очень важен. В FSNet мы можем получить строгие гарантии, которые нам необходимы на практике», — подчеркивает Хоанг.

Исследователи разработали FSNet для одновременного решения обоих основных типов ограничений (равенства и неравенства), что упрощает ее использование по сравнению с другими подходами, требующими индивидуальной настройки нейронной сети или раздельного решения для каждого типа ограничений.

«Здесь вы можете просто использовать различные решатели оптимизации «plug and play», — добавляет Донти. — Размышляя по-новому о том, как нейронная сеть решает сложные задачи оптимизации, исследователям удалось разработать новую технику, которая работает лучше». Они сравнили FSNet с традиционными решателями и чисто машинным обучением на ряде сложных задач, включая оптимизацию энергосетей. Их система сократила время решения на порядки по сравнению с базовыми подходами, соблюдая при этом все ограничения задачи.

FSNet также нашла лучшие решения для некоторых из наиболее сложных проблем. «Хотя это было для нас неожиданностью, это вполне логично. Наша нейронная сеть способна самостоятельно выявлять дополнительную структуру в данных, которую исходный решатель оптимизации не был призван использовать», — объясняет Донти.

В будущем исследователи планируют снизить энергоемкость FSNet, интегрировать более эффективные алгоритмы оптимизации и масштабировать ее для решения более реалистичных задач.

«Нахождение допустимых решений сложных оптимизационных задач имеет первостепенное значение для поиска близких к оптимальным. Особенно для физических систем, таких как энергосети, «близкое к оптимальному» ничего не значит без допустимости. Эта работа является важным шагом к обеспечению того, чтобы модели глубокого обучения могли производить предсказания, удовлетворяющие ограничениям, с явными гарантиями их соблюдения», — отмечает Кирри Бейкер, доцент Университета Колорадо в Боулдере, не участвовавшая в исследовании.

«Постоянной проблемой для оптимизации на основе машинного обучения является допустимость решений. Данная работа изящно сочетает обучение «end-to-end» с процессом поиска допустимости, который минимизирует нарушения равенства и неравенства. Результаты очень многообещающие, и я с нетерпением жду развития этого исследования», — добавляет Фердинандо Фиоретти, ассистент профессора Университета Вирджинии, который также не принимал участия в работе.