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CANOS: 快速可扩展的神经网络 AC-OPF 求解器，抗 N-1 扰动
训练一种深度学习系统（CANOS）来预测近似最优解（与真实的 AC-OPF 成本相差不超过 1%），同时不牺牲速度，并在包含多达 10,000 个母线的实际电网规模上获得有希望的实证结果。因为 CANOS 是一个图神经网络，它对拓扑变化具有
PDF3 months ago
面向快速和可扩展的交流潮流最优控制学习的空间网络分解
提出了一种新颖的机器学习方法，用于预测 AC-OPF 解决方案，该方法具有快速可扩展的培训，通过电力网络的空间分解来学习预测区域的机器学习模型，实验结果证明了该方法的潜力和优越性。
PDF3 years ago
Smart-PGSim: 使用神经网络加速 AC-OPF 电网模拟
本文提出了一种基于神经网络的方法来解决电力网络的最优潮流问题，并通过智能的初始解决方案及其他输出的指导，使得模型产生更快的收敛速度并保持最终解的最优性，计算结果显示在不失最终解最优性的前提下，Smart-PGSim 取得了平均 49.2%（
PDF4 years ago
DeepOPF: 一种面向 AC 最优潮流问题的可行性优化深度神经网络方法
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。
PDF4 years ago