arXiv eess.SY 系统与控制· Jinbao Wang, Jun Liu, Shiliang Zhang, Xuehui Ma, Lin Yan, Haolin Liu, Sabita Maharjan·· 14 小时前精选AI 评分44
层次图神经网络用于拓扑故障下概率潮流计算
Hierarchical Graph Neural Network for Probabilistic Power Flow with Grid Topology Contingencies
AI 导读
论文提出面向未见拓扑概率潮流（PPF）的拓扑分解驱动层次双向图神经网络 TDD-HBGNN，将电网分解为基本拓扑单元、动态同质电压簇和核心骨干子网，并结合灵敏度线性先验与非线性残差学习。
推荐理由
论文给出跨未见拓扑的误差倍数与参数量对比，可评估该方法相对六种基线的实际优势。
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