德克薩斯大學達拉斯分校的研究人員開發(fā)了一種人工智能 (AI) 模型，可以在幾毫秒內(nèi)自動重新引導電力，從而幫助電網(wǎng)防止停電。
德克薩斯大學達拉斯分校的研究人員與紐約布法羅大學的工程師合作，于6 月 4 日在《自然通訊》雜志上在線發(fā)表的一項研究中展示了該自動化系統(tǒng)。
該方法是一個“自我修復電網(wǎng)”技術的早期示例，該技術使用人工智能在發(fā)生問題(例如風暴損壞的電線)時自主檢測和修復停電等問題，無需人工干預。
北美電網(wǎng)是一個廣泛而復雜的網(wǎng)絡，由輸電和配電線路、發(fā)電設施和變壓器組成，將電力從電源分配給消費者。
研究人員在測試網(wǎng)絡中使用各種場景，證明他們的解決方案可以在停電前自動識別向用戶輸送電力的替代路線。人工智能具有速度優(yōu)勢：該系統(tǒng)可以在幾毫秒內(nèi)自動重新路由電流，而目前人工控制的確定替代路徑的過程可能需要幾分鐘到幾小時。
從左至右：Yulia Gel 博士、Jie Zhang 博士和電氣工程博士生 Roshni Anna Jacob 展示了他們的人工智能系統(tǒng)可以自動識別替代電力路線，然后在停電前幾毫秒內(nèi)將電力傳輸給用戶。圖片來源：德克薩斯大學達拉斯分校
“我們的目標是找到盡快向大多數(shù)用戶輸送電力的最佳途徑，”埃里克·瓊森工程與計算機科學學院機械工程副教授張杰博士說。“但在實施該系統(tǒng)之前，還需要進行更多研究。”
張是這項研究的共同通訊作者，他和他的同事使用將機器學習應用于圖形的技術來映射構(gòu)成配電網(wǎng)絡的實體之間的復雜關系。圖形機器學習涉及描述網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)、各個組件之間的相互排列方式以及電力在系統(tǒng)中的流動方式。
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