中國儲能網(wǎng)訊：德克薩斯大學達拉斯分校的研究人員開發(fā)出一種人工智能模型，可以通過實時自動重新分配電力線路來幫助防止停電。這種方法是“自愈電網(wǎng)”早期實例的進步，旨在利用人工智能加快這一過程，將人工操作所需的幾分鐘到幾小時縮短到幾毫秒。雖然該模型尚未在現(xiàn)場實施，但測試網(wǎng)絡中的各種場景已經(jīng)證明，它可以在停電發(fā)生前自動識別替代路線，向用戶輸送電力。
領導這項研究的工程與計算機科學學院機械工程副教授張杰博士說：“我們的目標是找到最佳路徑，盡快向大多數(shù)用戶供電。但在這一系統(tǒng)投入使用之前，還需要進行更多的研究?！边@項發(fā)表在《自然-通訊》雜志上的研究是與紐約布法羅大學的工程師合作完成的。
該方法的顯著特點是，它明確地考慮了底層網(wǎng)絡拓撲及其通過切換控制的變化，同時通過將任務建模為圖學習問題來捕捉變量之間復雜的相互依賴關系。將機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡模型應用于圖表中，可以映射出組成配電網(wǎng)絡的實體之間的復雜關系，以及電力如何在系統(tǒng)中流動。
該方法依賴于強化學習，做出最佳決策以實現(xiàn)最佳結果。舉例來說，如果由于線路故障導致電力中斷，系統(tǒng)能夠使用開關重新配置并從附近的可用電源（如大學校園或企業(yè)的大型太陽能電池板或蓄電池）獲取電力。
