Buchumschlag

Improving Spatial Allocation for Energy System Coupling with Graph Neural Networks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Mu, Xuanhao, Geiges, Jakob, Liu, Nan, Schlachter, Thorsten, Hagenmeyer, Veit
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Systems and Control
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Mechanism-Dependent Antagonism of Auxiliary Information in Substation-Level Load Disaggregation for Distribution Network Planning
von: Mu, Xuanhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Self-Supervised Temporal Super-Resolution of Energy Data using Generative Adversarial Transformer
von: Mu, Xuanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HeatPrompt: Zero-Shot Vision-Language Modeling of Urban Heat Demand from Satellite Images
von: Thota, Kundan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generating peak-aware pseudo-measurements for low-voltage feeders using metadata of distribution system operators
von: Treutlein, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Industrial Application of the Shapley value-based Redispatch Cost Allocation to Large-Scale Power Grids requires AC Optimal Power Flow
von: Bauer, Rebecca, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distributed Control of Network Systems in the Space of Stabilizing Graph Neural Network Policies
von: Cao, John, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Physics-Informed Graph Neural Network for Dynamic Reconfiguration of Power Systems
von: Authier, Jules, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Power Allocation for Delay Optimization in Device-to-Device Networks: A Graph Reinforcement Learning Approach
von: Fang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Topology-Aware Graph Reinforcement Learning for Energy Storage Systems Optimal Dispatch in Distribution Networks
von: Gao, Shuyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning to Quantize and Precode in Massive MIMO Systems for Energy Reduction: a Graph Neural Network Approach
von: Feys, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Neural Network-Based Distributed Optimal Control for Linear Networked Systems: An Online Distributed Training Approach
von: Song, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hardware-Based Microgrid Coupled to Real-Time Simulated Power Grids for Evaluating New Control Strategies in Future Energy Systems
von: Kyesswa, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Neural Networks in Wind Power Forecasting
von: Castellano, Javier, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improved Scalable Lipschitz Bounds for Deep Neural Networks
von: Syed, Usman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Optimality Preserving Aggregation for Scheduling Distributed Energy Resources
von: Appino, Riccardo Remo, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Virtual Smart Metering in District Heating Networks via Heterogeneous Spatial-Temporal Graph Neural Networks
von: Niresi, Keivan Faghih, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Neural Network-Accelerated Network-Reconfigured Optimal Power Flow
von: Pham, Thuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Complex-Value Spatio-temporal Graph Convolutional Neural Networks and its Applications to Electric Power Systems AI
von: Wu, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Reduced Optimal Power Flow Using Graph Neural Network
von: Pham, Thuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Power Failure Cascade Prediction using Graph Neural Networks
von: Chadaga, Sathwik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Forward Invariance in Neural Network Controlled Systems
von: Harapanahalli, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Graph Neural Networks on Factor Graphs for Robust, Fast, and Scalable Linear State Estimation with PMUs
von: Kundacina, Ognjen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Cascading Blackout Severity Prediction with Statistically-Augmented Graph Neural Networks
von: Gorka, Joe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics-Informed Heterogeneous Graph Neural Networks for DC Blocker Placement
von: Jin, Hongwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PowerFlowNet: Power Flow Approximation Using Message Passing Graph Neural Networks
von: Lin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Multi-Agent System for Building-Age Cohort Mapping to Support Urban Energy Planning
von: Thota, Kundan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Flat Hybrid Automata as a Class of Reachable Systems: Introductory Theory and Examples
von: Kleinert, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2019)

EnergyDiff: Universal Time-Series Energy Data Generation using Diffusion Models
von: Lin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PowerGNN: A Topology-Aware Graph Neural Network for Electricity Grids
von: Suri, Dhruv, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Introducing a Deep Neural Network-based Model Predictive Control Framework for Rapid Controller Implementation
von: Gordon, David C., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Provably-Stable Neural Network-Based Control of Nonlinear Systems
von: Li, Anran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safe and Robust Domains of Attraction for Discrete-Time Systems: A Set-Based Characterization and Certifiable Neural Network Estimation
von: Serry, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Transition System Abstraction Framework for Neural Network Dynamical System Models
von: Yang, Yejiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distributed Management of Fluctuating Energy Resources in Dynamic Networked Systems
von: Cheng, Xiaotong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Breaking Free: Decoupling Forced Systems with Laplace Neural Networks
von: Zimmering, Bernd, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Runtime Monitoring and Fault Detection for Neural Network-Controlled Systems
von: Lan, Jianglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Graph Neural Network with Auxiliary Task Learning for Missing PMU Data Reconstruction
von: Li, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimizing Electric Vehicles Charging using Large Language Models and Graph Neural Networks
von: Orfanoudakis, Stavros, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic Origin-Destination Matrix Prediction with Line Graph Neural Networks and Kalman Filter
von: Xiong, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Period-aware asymptotic gain with application to a periodically forced synchronization circuit
von: Ponomarev, Anton, et al.
Veröffentlicht: (2026)