Compact Optimization Learning for AC Optimal Power Flow
Compact Optimization Learning for AC Optimal Power Flow
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交流最优潮流的紧凑优化学习
DOI：
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发表时间：
2023
影响因子：
6.6
通讯作者：
Seonho Park, Wenbo Chen
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Seonho Park, Wenbo Chen
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使用最佳功率流问题的强化 QC 松弛进行基于优化的边界紧缩
DOI：
10.1109/cdc49753.2023.10384116
发表时间：
2018
期刊：
2023 62nd IEEE Conference on Decision and Control (CDC)
影响因子：
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作者：
K. Sundar;Harsha Nagarajan;Sidhant Misra;Mowen Lu;Carleton Coffrin;R. Bent
通讯作者：
R. Bent
对大规模 ACOPF 解决方案和最优性界限进行基准测试
DOI：
10.1109/pesgm48719.2022.9916662
发表时间：
2022
期刊：
2022 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM)
影响因子：
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作者：
S. Gopinath;H. Hijazi
通讯作者：
H. Hijazi
影响因子：
3.2
作者：
Ahn, Hyung Keun;Park, Neungsoo
通讯作者：
Park, Neungsoo
DOI：
10.1109/ptc.2019.8810819
发表时间：
2019-02
期刊：
2019 IEEE Milan PowerTech
影响因子：
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作者：
Deepjyoti Deka;Sidhant Misra
通讯作者：
Deepjyoti Deka;Sidhant Misra
现代电力系统研究的数据驱动时间序列重建
影响因子：
3.9
作者：
Minas Chatzos;Mathieu Tanneau;Pascal Van Hentenryck
通讯作者：
Pascal Van Hentenryck