使用流匹配优化图形神经网络预测，以实现具有约束满足保证的最优潮流

本文描述了一篇研究论文，该论文侧重于使用图形神经网络 (GNN) 和流匹配技术的组合来提高潮流预测的准确性和可靠性。目标是确保在最优潮流计算中满足约束条件，这对于电网的稳定性和效率至关重要。流匹配的使用表明试图更准确地模拟潮流的潜在物理特性，与单独使用 GNN 相比，这可能导致更稳健和可靠的预测。约束满足保证是一个重要方面，因为它解决了实际应用的关键要求。

• •结合图形神经网络 (GNN) 和流匹配以改进潮流预测。
• •旨在保证最优潮流计算中的约束满足。
• •侧重于提高电网仿真的准确性和可靠性。
• •解决了实际电网应用的关键要求。