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OpenDSS
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LLM驱动的Grid-Orch通过自然语言简化电网分析
研究人员开发了Grid-Orch，一个将大型语言模型（LLMs）与OpenDSS等电力系统仿真工具集成的创新框架。该系统允许工程师使用自然语言命令执行复杂的配电网分析，显著缩短了DER互联筛选等任务所需的时间。Grid-Orch支持多种LLMs，包括云端的Gemini和Claude，以及Ollama和llama.cpp等本地部署，为不同的操作环境提供了灵活性。该框架包含36个领域特定工具和三个优化技能，为电力工程挑战提供了全面的解决方案。
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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。