基于预训练和微调的注意力驱动神经算子的故障后电压轨迹的符合预测

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对电力系统中故障后电压轨迹预测的挑战，提出了一种新颖的数据驱动方法。通过引入量子注意力-傅里叶深度算子网络(QAF-DeepONet)，该方法能够在缺乏数据的情况下捕捉复杂的电压轨迹动态，并在微调过程中保障数据隐私。研究表明，该方法能够有效预测故障后电压轨迹的区间，并提供可靠的不确定性量化。

本研究提出了一种高效的电网潮流学习方法，能够处理网络事故并估算概率电压包络。通过高斯过程和多任务顶点度核方法，显著降低了计算复杂度。模拟实验表明，该方法在N-1和N-2事故情景下表现优异，尤其在训练数据量较少时，预测误差减少超过50%。

电网潮流 网络事故 计算复杂度 预测误差 高斯过程
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