Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Hansen, Jonas Berg"'
Recently proposed Graph Neural Networks (GNNs) for vertex clustering are trained with an unsupervised minimum cut objective, approximated by a Spectral Clustering (SC) relaxation. However, the SC relaxation is loose and, while it offers a closed-form
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.06218
We propose an end-to-end framework based on a Graph Neural Network (GNN) to balance the power flows in energy grids. The balancing is framed as a supervised vertex regression task, where the GNN is trained to predict the current and power injections
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.02169
Publikováno v:
In Smart Energy February 2021 1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Hansen JB, Bianchi FM. Total Variation Graph Neural Networks. Proceedings of Machine Learning Research (PMLR). 2023;202:12445-12468
Externí odkaz:
https://hdl.handle.net/10037/33042
Publikováno v:
Hansen, Anfinsen, Bianchi. Power Flow Balancing With Decentralized Graph Neural Networks. IEEE Transactions on Power Systems. 2022
Externí odkaz:
https://hdl.handle.net/10037/27777