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电力塔是一个20米高的太阳能阵列系统，旨在为月球南极的月球基地运行提供超过10千瓦的电力，并采用模块化架构以支持未来扩展。
本文提出了一种监督强化学习（SRL）框架，用于协调分布式能源资源，通过在演示数据上预训练并通过强化学习微调，以提高样本效率和性能。
微软开源了面向电力系统的AI基础模型GridSFM，利用图神经网络近似AC-OPF求解，跨拓扑通用，能作为精确求解器的热启动实现1.45倍加速，并具备可行性分类能力。