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桥接数据驱动与模型驱动方法：面向分布式最优潮流的可学习优化架构
Yibo Ding, Zhao Xu, Yuhong Zhao, Jian Zhao, Jiaqi Ruan, Zhaoyang Dong
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种可学习优化架构，通过将交替方向乘子法展开为深度神经网络并嵌入可微优化层，实现了近乎实时的可解释分布式决策。实验表明，该架构在最优性上媲美最先进求解器，在可行性上优于现有数据驱动方法。
关键词
learn-to-optimizedistributed optimal power flowADMMdeep neural networkdifferentiable optimization
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