Buchumschlag

SafePowerGraph-HIL: Real-Time HIL Validation of Heterogeneous GNNs for Bridging Sim-to-Real Gap in Power Grids

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ma, Aoxiang, Ghamizi, Salah, Cao, Jun, Rodriguez, Pedro
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

SafePowerGraph: Safety-aware Evaluation of Graph Neural Networks for Transmission Power Grids
von: Ghamizi, Salah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics-Aware Heterogeneous GNN Architecture for Real-Time BESS Optimization in Unbalanced Distribution Systems
von: Ma, Aoxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PowerGraph-LLM: Novel Power Grid Graph Embedding and Optimization with Large Language Models
von: Bernier, Fabien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PowerFlowMultiNet: Multigraph Neural Networks for Unbalanced Three-Phase Distribution Systems
von: Ghamizi, Salah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging the Sim-to-Real Gap for Athletic Loco-Manipulation
von: Fey, Nolan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Real-is-Sim: Bridging the Sim-to-Real Gap with a Dynamic Digital Twin
von: Abou-Chakra, Jad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging the Sim-to-Real Gap in Reinforcement Learning-Based Industrial Dispatching through Execution Semantics
von: Hoss, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Closing the Sim2Real Performance Gap in RL
von: Anand, Akhil S, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Measuring Cross-Modal Synergy: A Benchmark for VLM Explainability
von: Ky, Joël Roman, et al.
Veröffentlicht: (2026)

X-Sim: Cross-Embodiment Learning via Real-to-Sim-to-Real
von: Dan, Prithwish, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Expressive Power of GNNs for Boolean Satisfiability
von: Peltonen, Saku, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mind the Sim-to-Real Gap & Think Like a Scientist
von: Parikh, Harsh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Can Large Language Models Reason and Optimize Under Constraints?
von: Bernier, Fabien, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GraphBridge: Towards Arbitrary Transfer Learning in GNNs
von: Ju, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Efficient Multi-Objective Optimisation for Real-World Power Grid Topology Control
von: Manyari, Yassine El, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PolySim: Bridging the Sim-to-Real Gap for Humanoid Control via Multi-Simulator Dynamics Randomization
von: Lei, Zixing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Latency-Aware Deep Learning Benchmark for Real-Time Cyber-Physical Attack and Fault Classification in Inverter-Dominated Power Grids
von: Abukhousa, Emad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bridging the Sim-to-Real Gap in Semiconductor Visual Program Synthesis via Input Binarization
von: Ohtsubo, Yusuke, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Meta-Transfer Learning Powered Temporal Graph Networks for Cross-City Real Estate Appraisal
von: Zhang, Weijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Digital Twin Synchronization: Bridging the Sim-RL Agent to a Real-Time Robotic Additive Manufacturing Control
von: Ali, Matsive, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Understanding the Expressive Power of GNNs with Global Readout
von: Funk, Maurice, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Vanishing Gradients, Over-Smoothing, and Over-Squashing in GNNs: Bridging Recurrent and Graph Learning
von: Arroyo, Álvaro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Digital Twin Technologies in Predictive Maintenance: Enabling Transferability via Sim-to-Real and Real-to-Sim Transfer
von: Ma, Sizhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MoSA: Motion-constrained Stress Adaptation for Mitigating Real-to-Sim Gap in Continuum Dynamics via Learning Residual Anisotropy
von: Wang, Jiaxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HetGPT: Harnessing the Power of Prompt Tuning in Pre-Trained Heterogeneous Graph Neural Networks
von: Ma, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DrEureka: Language Model Guided Sim-To-Real Transfer
von: Ma, Yecheng Jason, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Safe Offline Reinforcement Learning with Real-Time Budget Constraints
von: Lin, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning to Dock: A Simulation-based Study on Closing the Sim2Real Gap in Autonomous Underwater Docking
von: Chang, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sim2Radar: Toward Bridging the Radar Sim-to-Real Gap with VLM-Guided Scene Reconstruction
von: Bejerano, Emily, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inference-Time Refinement Closes the Synthetic-Real Gap in Tabular Diffusion
von: Lomurno, Eugenio, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RL2Grid: Benchmarking Reinforcement Learning in Power Grid Operations
von: Marchesini, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reconciling Reality through Simulation: A Real-to-Sim-to-Real Approach for Robust Manipulation
von: Torne, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VQGraph: Rethinking Graph Representation Space for Bridging GNNs and MLPs
von: Yang, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Edge AI-Powered Real-Time Decision-Making for Autonomous Vehicles in Adverse Weather Conditions
von: Rahmati, Milad
Veröffentlicht: (2025)

Kolmogorov-Arnold Networks for Time Series: Bridging Predictive Power and Interpretability
von: Xu, Kunpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mind the Sim2Real Gap in User Simulation for Agentic Tasks
von: Zhou, Xuhui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Sim-to-Real Humanoid Locomotion in 15 Minutes
von: Seo, Younggyo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Heterogeneous Graph Neural Networks: Bridging Heterophily and Heterogeneity
von: Chen, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable Policy Distillation for Power Grid Topology Control
von: Dmitruka, Aleksandra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Revealing Combinatorial Reasoning of GNNs via Graph Concept Bottleneck Layer
von: Niu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2026)