中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：德克薩斯大學(xué)達(dá)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(shí)時(shí)自動(dòng)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(shí)例的進(jìn)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(shí)縮短到幾毫秒。雖然該模型尚未在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施，但測(cè)試網(wǎng)絡(luò)中的各種場(chǎng)景已經(jīng)證明，它可以在停電發(fā)生前自動(dòng)識(shí)別替代路線，向用戶輸送電力。
領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院機(jī)械工程副教授張杰博士說：“我們的目標(biāo)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(jìn)行更多的研究?！边@項(xiàng)發(fā)表在《自然-通訊》雜志上的研究是與紐約布法羅大學(xué)的工程師合作完成的。
該方法的顯著特點(diǎn)是，它明確地考慮了底層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼捌渫ㄟ^切換控制的變化，同時(shí)通過將任務(wù)建模為圖學(xué)習(xí)問題來捕捉變量之間復(fù)雜的相互依賴關(guān)系。將機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于圖表中，可以映射出組成配電網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體之間的復(fù)雜關(guān)系，以及電力如何在系統(tǒng)中流動(dòng)。
該方法依賴于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，做出最佳決策以實(shí)現(xiàn)最佳結(jié)果。舉例來說，如果由于線路故障導(dǎo)致電力中斷，系統(tǒng)能夠使用開關(guān)重新配置并從附近的可用電源（如大學(xué)校園或企業(yè)的大型太陽(yáng)能電池板或蓄電池）獲取電力。
