数字储能网讯：德克萨斯大学达拉斯分校的研究人员开发出一种人工智能模型，可以通过实时自动重新分配电力线路来帮助防止停电。这种方法是“自愈电网”早期实例的进步，旨在利用人工智能加快这一过程，将人工操作所需的几分钟到几小时缩短到几毫秒。虽然该模型尚未在现场实施，但测试网络中的各种场景已经证明，它可以在停电发生前自动识别替代路线，向用户输送电力。

领导这项研究的工程与计算机科学学院机械工程副教授张杰博士说：“我们的目标是找到最佳路径，尽快向大多数用户供电。但在这一系统投入使用之前，还需要进行更多的研究。”这项发表在《自然-通讯》杂志上的研究是与纽约布法罗大学的工程师合作完成的。

该方法的显著特点是，它明确地考虑了底层网络拓扑及其通过切换控制的变化，同时通过将任务建模为图学习问题来捕捉变量之间复杂的相互依赖关系。将机器学习神经网络模型应用于图表中，可以映射出组成配电网络的实体之间的复杂关系，以及电力如何在系统中流动。

该方法依赖于强化学习，做出最佳决策以实现最佳结果。举例来说，如果由于线路故障导致电力中断，系统能够使用开关重新配置并从附近的可用电源（如大学校园或企业的大型太阳能电池板或蓄电池）获取电力。