AI支持的“自愈”技术：自动修复电网

在当今这个科技日新月异的时代，人工智能（AI）正逐渐渗透到我们生活的方方面面，尤其在电力领域，AI的应用正在开创前所未有的可能性。随着全球对可持续能源和稳定电力供应的需求日益增长，传统电网的局限性愈发凸显。正是在这样的背景下，一群富有远见和创新精神的科学家们正致力于开发一种全新的AI模型，以应对电网面临的诸多挑战。

这不仅是对现有技术的革新，更是对未来智能电网的一次深刻预示。

在快速发展的人工智能时代，创新者们开发出一种新的AI模型，旨在防止电力中断。

德克萨斯大学达拉斯分校（UT Dallas）的研究人员与纽约州布法罗大学的工程师合作，开发了这套AI系统，可以在毫秒内自动重新路由电力。根据大学发布的声明，这个AI模型旨在自动检测和修复电网中的问题，无需人工干预。

自愈电网技术

研究人员称这种技术为“自愈电网”技术的早期案例，并声称即使在电线因风暴受损时也不需要人工干预。德克萨斯大学达拉斯分校的研究人员表示：“他们的目标是尽快找到将电力传送给大多数用户的最佳路径。但在这个系统实施之前，还需要更多的研究。”

这套AI系统主要应用于北美电网系统，属于自愈智能电网，通过快速反应的智能控制机制，在停电时最大限度地减少电力中断。研究人员采用了一种称为图强化学习的机器学习技术，AI通过分析和管理复杂的电网网络来实现其功能。

实时表现接近最优

在不同的网络设置中测试该系统时，结果显示其实时表现接近最优，显著减少了停电期间的能源损失，并在各种情况下都能有效运行。声明指出，AI模型在停电期间大大减少了能源损失，在13和34总线网络上的改善分别为607.45千瓦时和596.52千瓦时。该技术在三种不同的网络设置（13、34和123总线系统）上进行了测试，发现其在实时表现中几乎达到最优。

测试还显示，该AI系统可以在毫秒内重新路由电力，比当前需要几分钟到数小时的人为控制系统快得多。

自动重配置和电力供应

研究人员也强调了网络拓扑在应用AI解决其他复杂系统问题中的关键作用，如关键基础设施和生态系统。

在这个跨学科项目中，通过利用该团队在电力系统、数学和机器学习方面的专业知识探讨了如何系统地描述配电系统中的各种相互依赖关系，并使用图抽象进行研究。然后研究了将网络拓扑整合到强化学习框架中，如何用于更高效的电力中断管理。

如果电力因线路故障而被阻断，系统可以通过开关重新配置，并从附近的可用电源中抽取电力。

在下一阶段，研究人员希望开发类似的技术，在电力中断后修复和恢复电网。