Ученые из Техасского университета в Далласе представили инновационную модель искусственного разума, способную предотвращать прерывания в подаче электричества путем автоматического направления электроэнергии в течение нескольких миллисекунд. Это новшество признано значительным шагом в области автономных интеллектуальных сетей, которые способны минимизировать перебои в электроснабжении, сообщает журнал Nature.
Автономные интеллектуальные сети включают высокоскоростные управляющие механизмы, активирующиеся во время отключений. Корректирующие действия, такие как перестройка сетей через управление коммутацией и аварийное отключение нагрузки, являются важными компонентами таких сетей, отмечает портал planet-today. Однако традиционные методы управления сбоями зачастую не справляются с задачами из-за медленной реакции и низкой вычислительной эффективности.
Новая модель, разработанная в Техасском университете, использует метод обучения с подкреплением на основе графов для управления сбоями в распределительных сетях, что существенно повышает их устойчивость. Основное различие этой модели заключается в ее способности учитывать топологию сети и управление переключением, моделируя сложные взаимосвязи между узлами и каналами сети. Это достигается с помощью использования графовой нейронной сети на основе капсул.
Модель была протестирована на трех различных сетях, включая модифицированные сети IEEE с 13, 34 и 123 шинами. Результаты показали, что модель обеспечивает практически оптимальную производительность в реальном времени. Улучшение устойчивости системы, измеренное по потерям энергии, составило 607,45 кВт и 596,52 кВт для сетей с 13 и 34 шинами соответственно. Более того, модель продемонстрировала способность адаптироваться к разнообразным сценариям отключений.