德克萨斯大学达拉斯分校的研究人员开发了一种人工智能 (AI) 模型，可以在几毫秒内自动重新引导电力，从而帮助电网防止停电。
德克萨斯大学达拉斯分校的研究人员与纽约布法罗大学的工程师合作，于6 月 4 日在《自然通讯》杂志上在线发表的一项研究中展示了该自动化系统。
该方法是一个“自我修复电网”技术的早期示例，该技术使用人工智能在发生问题(例如风暴损坏的电线)时自主检测和修复停电等问题，无需人工干预。
北美电网是一个广泛而复杂的网络，由输电和配电线路、发电设施和变压器组成，将电力从电源分配给消费者。
研究人员在测试网络中使用各种场景，证明他们的解决方案可以在停电前自动识别向用户输送电力的替代路线。人工智能具有速度优势：该系统可以在几毫秒内自动重新路由电流，而目前人工控制的确定替代路径的过程可能需要几分钟到几小时。
从左至右：Yulia Gel 博士、Jie Zhang 博士和电气工程博士生 Roshni Anna Jacob 展示了他们的人工智能系统可以自动识别替代电力路线，然后在停电前几毫秒内将电力传输给用户。图片来源：德克萨斯大学达拉斯分校
“我们的目标是找到尽快向大多数用户输送电力的最佳途径，”埃里克·琼森工程与计算机科学学院机械工程副教授张杰博士说。“但在实施该系统之前，还需要进行更多研究。”
张是这项研究的共同通讯作者，他和他的同事使用将机器学习应用于图形的技术来映射构成配电网络的实体之间的复杂关系。图形机器学习涉及描述网络的拓扑结构、各个组件之间的相互排列方式以及电力在系统中的流动方式。
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