提出严重度感知MSS框架加速预防式SCOPF

Mohammad Iman Alizadeh等提出一种基于机器学习的严重度感知最小安全集（MSS）框架，用于降低预防式交流安全约束最优潮流（PSCOPF）的计算负担，核心是只保留非支配故障集及其后故障约束构成的紧凑MSS。 在IEEE 60节点和118节点系统上的结果显示计算量显著下降，且对预防性运行解影响有限；其中118节点系统的PSCOPF规模约为60节点系统的七倍。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。