IEEE 9500-node test feeder

深度学习工具可快速评估飓风后电网损坏情况并安排修复

研究人员开发了一种两阶段深度学习工具，以加快对电网进行飓风后损坏评估和修复调度。第一阶段使用MLP、ResMLP和GraphSAGE等模型识别损坏的线路，第二阶段计算修复计划，比较MLP、DeepSets和Set Transformer。该流程线采用ResMLP-Set Transformer配置，实现了0.920的损坏作业F1分数，并在顺序一致性和时间准确性方面表现出色，为飓风响应提供了快速的决策支持。