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IEEE 123-bus feeder
IEEE 123-bus feeder
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图神经网络在电网故障定位方面展现出潜力
一篇新的研究论文探讨了时空图神经网络（STGNNs）在分布式能源（DER）渗透率不断提高的配电网中进行故障定位的有效性。该研究将STGATv2与时间模型和空间模型进行了基准测试，发现STGATv2表现最佳，准确率达到92-94%。值得注意的是，在较高DER渗透率水平下训练的模型比反之更能泛化到较低水平，并且即使在真实的测量噪声下也能保持稳健的性能。
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GradMAP AI 学会去中心化电网边缘设备控制，训练速度更快
研究人员开发了 GradMAP，一种新颖的基于梯度的多智能体近端学习方法，用于协调去中心化的电网边缘设备。该方法为每个智能体训练独立的神经网络策略，不共享参数，仅使用局部观测进行决策。GradMAP 在离线训练期间嵌入可微分潮流模型，以传播约束违反并更新策略，与现有基准相比，显著加快了训练速度。