通过机器学习来学习凸近似解，以实现在线设置下较快的分析，并允许与其他凸依赖决策问题的耦合，从而在这些复杂问题中实现小精度换取速度上的巨大收益，以高效地探索广阔的解空间。

Oct, 2023

本文介绍了一种名为 OPF-DNN 的模型，它将深度神经网络和 Lagrangian 对偶相结合，以在满足物理和运行约束条件的同时确保发电机设定点的最小成本，从而在大型电力系统中提供高效准确的交流最优功率流（AC-OPF）近似解决方案。

Jun, 2020

本文提出一种基于树形结构图模型和区间离散化的近似算法，使用约束规划技术和自适应边界传播算法，能够解决优化问题，适用于任意分配网络和混合整数优化问题，可在智能电网应用中使用，实现分布式消息传递方式，具有良好的可伸缩性和实际效用。

Jun, 2016

借助物理启示的机器学习方法，使用模仿学习和历史欧洲天气数据集，直接将电力需求和天气模式与电力调度和发电相互关联，从而实现实时最优功率流解决方案，并验证效果优于现有数据驱动技术，有助于可再生能源时代构建更具韧性的电力系统。

Nov, 2023

本文介绍了一种基于机器学习方法的在线求解交流优化潮流问题的方案，通过利用历史数据来学习系统负载和最优发电量之间的映射关系，实现在毫秒级别上获得近乎最优的解决方案，避免了解决非凸优化问题带来的计算挑战。

Sep, 2019

使用深度神经网络（DeepOPF）方法解决交流最优潮流（AC-OPF）问题可提高计算速度两个数量级，并且可以保持物理和运行约束的一致性，并使用零阶梯度估计技巧在培训过程中维护剩余的不等式约束条件。

Jul, 2020

本文介绍了一种应对可再生能源成为电力系统中前后台主要动力源带来的系统随机性对于最优潮流问题的挑战的深度学习方法。利用系统先前状态的信息，并结合 Lagrangian 方法，成功地解决了最优电力流问题并改进了目前广泛采用的线性近似算法的精度。

Sep, 2019

利用深度神经网络构建 “DeepOPF” 模型，解决直流电力最优潮流问题；通过统一采样和降低数据维度等方式，模型速度较传统方法快两个数量级，并保证解的可行性。

May, 2019

DeepOPF 是一种基于深度学习神经网络的电力系统优化算法，适用于直流安全约束最优潮流问题 (SC-DCOPF)，能够通过学习映射函数预测发电量并重构相位角，并通过后处理过程保证解的可行性，相比最先进的求解器，计算时间快 2 倍以上，同时仅有不到 0.2% 的最优性损失。

Oct, 2019

研究采用半定规划技术对非对称微电网进行最佳功率分配，旨在最小化分布式发电机成本和供电线路损失以实现电压调节，并通过分布式求解算法保证可扩展性和数据隐私。

Nov, 2012