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ac optimal power flow
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双锥代理的交流最优电力流
本研究针对交流最优潮流问题进行了基于机器学习的优化代理方法的探索，通过凸松弛和新型双重架构提供有效的对偶上下界，同时结合自监督学习策略，实现了高效和可扩展性的优化。
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9 months ago
大规模最优功率流的高保真机器学习逼近
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。
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4 years ago
ICML
交流最优潮流的机器学习
研究机器学习方法来优化传输网络中的电力发电，给出了 ACOPF 的两种公式以及分别采用的解决方法：直接预测最佳发电机设置和预测最佳解决方案中的现行限制集合，两种方法在两个基准网格上进行了验证。
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5 years ago
极速交流最优潮流学习
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。
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5 years ago
为交流最优潮流学习初始热启动点
本文探讨了利用已有的 ACOPF 数据来预测未来问题的解决方案的方法，使用数据驱动建模的 Random Forest 算法并采用多目标学习方法预测未来问题的解，从而实现了快速求解 ACOPF 问题的智能预热初始点。
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5 years ago
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