为了应对气候变化，需要提高可再生能源在电力生产中的份额。在分散化、惯性减小和生产波动性等方面，可再生能源为电力网络引入了新的挑战。本研究利用图神经网络以分析电力网动态稳定性的计算工作量，发现其在仅基于拓扑信息的情况下预测非线性目标非常有效。此外，应用所提出的方法，还能准确识别出电力网的易受攻击的节点。最后，发现在小型电力网上训练的 GNN 在对得克萨斯电力网的大型模型进行预测时，也具有准确性和实用性。

Jun, 2022

本文提出了一种基于物理引导的图神经网络来对交流 / 直流混合系统进行更快速的电力流分析，并取得了比传统基于模型的基准更高的计算效率。

Apr, 2023

该研究探讨了图神经网络在没有明确的高分辨率信息（发电机状态、电网拓扑和电力调度决策）的情况下，能否识别未来几个小时内电网的风险状况。研究发现，基于图神经网络的可靠性和风险评估具有快速而准确的预测能力。

May, 2024

本文提出了一种名为 DYGR 的动态图先验方法，通过高次非局部多项式滤波器中的误差放大来构造良好的图学习梯度，实现了关系推理，并在科学机器学习中表现出了异常的鲁棒性。

Jun, 2023

本文提出了一种名为 Differentiable Physics-informed Graph Networks （DPGN）的新型架构，通过在潜在空间中隐式地告知物理知识，将它纳入神经网络中，以提高气候预测效果，并证实了该模块的有效性以及在归纳学习和多步预测等领域的其他应用。

Feb, 2019

我们开发了一个基于图形的框架来表示最佳热管理系统设计的各个方面，旨在快速高效地识别最佳设计方案。通过图形框架，我们生成多样的热管理系统体系结构，对这些系统体系结构在各种负载条件下建模，并利用开环最优控制器确定每个系统的最佳性能。利用图神经网络模型训练预测性能，我们对剩余数据集进行性能估计，并利用估计值对测试数据进行排序，提供优先评估设计方案的能力。结果显示，通过此方法能够显著降低 92% 以上的系统动态建模和最优控制分析所需的工作量，以识别最佳设计方案。

Nov, 2023

本文提出一种新的动态图神经网络模型 DGNN，能够利用图的动态信息，通过捕捉边之间的顺序信息、边之间的时间间隔和信息传播一致性，不断更新节点信息，以适应不断发展变化的图，实验结果证明了该框架的有效性。

Oct, 2018

本文研究了在电力系统中采用基于图卷积网络和超结构表示学习框架的人工智能工具，以提高分布式电网规划的计算效率和预测准确性。结果发现，这种超结构图卷积神经网络对比当前方法和其他七种深度学习模型更优。

Nov, 2022

本文回顾了动态图学习的问题和模型，分析和讨论了各种动态图的监督学习设置，并确定了现有模型的相似之处和不同之处，最后为 DGNN 设计者在面对动态图学习问题时提供了一般指导原则。

Apr, 2023

本篇论文介绍了一些基于保结构动力系统的创新图神经网络结构，其中证明了这些结构能够保能量或随深度逐渐产生正的耗散。这一理论框架为可解释的构建提供了可能，并在阐明了可逆性和不可逆性在网络性能中的作用的同时，帮助解释了当前网络架构中的理论离题。

May, 2023