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本文提出FedPPO-PG，一种面向智能电网暂态稳定控制的联合多智能体强化学习框架。该方法在仿真中实现100%稳定，稳定时间减少72.4%，控制功率相比集中式基线降低7-14倍。
本文提出了一种频谱图强化学习框架，用于自愈智能电网的故障检测和电力恢复，在IEEE测试系统上实现了接近最优的实时性能。
本文提出了一种可扩展的异构图神经网络工作流，用于数据驱动的最优潮流替代建模，利用超级计算机进行分布式训练，并通过微调预训练模型展示了性能改进。