microsoft/GridSFM_Open
Grid Small Foundation Model (GridSFM) Model summary | Field | Value | | --- | --- | | Developer | Microsoft CorporationAuthorized representative: Microsoft Ireland Operations Limited 70 Sir John Rogerson’s Quay, Dublin 2, D02 R296, Ireland | | Descr...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
⚡ Mô hình GNN của Microsoft dự đoán trạng thái vận hành lưới điện cho nghiên cứu AC-OPF
GridSFM là mô hình mạng nơ-ron đồ thị heterogen cho bài toán AC-OPF, huấn luyện trên dữ liệu mô phỏng và chỉ dành cho nghiên cứu.
GridSFM là mô hình mạng nơ-ron đồ thị do Microsoft phát triển, huấn luyện trên biểu diễn có cấu trúc của hệ thống lưới điện. Nó học quan hệ giữa topology, phân bố tải và hành vi hệ thống từ dữ liệu mô phỏng quy mô lớn, nhằm tổng quát hóa qua nhiều cấu hình lưới khác nhau. Mô hình không nhằm thay thế solver số trong môi trường production và chỉ dành cho nghiên cứu.
✨ Điểm nổi bật
- Kiến trúc đồ thị attention: mạng attention đồ thị heterogen với Hodge positional encoding, residual blocks và hai đầu cho dự đoán operating point AC-OPF cùng phân loại khả thi.
- Đầu ra có cấu trúc: điện áp và góc pha mỗi bus, công suất thực và phản kháng mỗi máy phát, dòng công suất nhánh mỗi cạnh, và một logit khả thi cho mỗi kịch bản.
- Đầu vào AC-OPF dạng đồ thị: node features cho bus, generator, load, giới hạn điện áp, công suất phát, hệ số chi phí, nhu cầu; edge features cho đường dây AC, máy biến áp, giới hạn nhiệt, giới hạn góc và impedance, cùng topology.
- Định dạng JSON: mỗi mẫu có ba trường grid, solution và metadata; trong đó grid gồm nodes, edges và context như baseMVA.
- Nhẹ và dễ tích hợp: khoảng 15 triệu tham số, có thể chạy inference trên CPU; GPU được khuyến nghị cho dữ liệu lớn hoặc xử lý hiệu quả hơn.
- Dữ liệu công khai: đi kèm dataset microsoft/GridSFM_US_power_grid.
- Giấy phép MIT: checkpoint có thể tải từ Hugging Face và Foundry.
- Giới hạn sử dụng rõ ràng: không dùng cho quyết định vận hành thời gian thực, ứng dụng an toàn quan trọng hay production nếu chưa kiểm chứng rộng rãi.
💡 Vì sao đáng chú ý
GridSFM đại diện cho hướng tiếp cận data-driven thay vì solver vật lý truyền thống, giúp suy luận nhanh hơn và hỗ trợ nghiên cứu mô hình hóa lưới điện quy mô lớn. Nó phù hợp để xấp xỉ power flow, nghiên cứu hành vi hệ thống trong các điều kiện vận hành khác nhau và đánh giá chiến lược tối ưu hóa dựa trên học máy. Tuy nhiên, giá trị của nó nằm ở nghiên cứu và thử nghiệm, không phải triển khai vận hành thực tế.
#GraphNeuralNetwork #PowerSystems #ACOPF #ScientificML #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License More details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more languages,...
AIFS Single - v0.2.1 Here, we introduce the Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS), a data driven forecast model developed by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). We show that AIFS produces highly skilled foreca...
Utonia: Toward One Encoder for All Point Clouds This repository contains the model weights for Utonia, a step toward one-from-all and one-for-all point cloud encoder presented in the paper Utonia: Toward One Encoder for All Point Clouds(https://arxi...
Concerto: Joint 2D-3D Self-Supervised Learning Emerges Spatial Representations This repository contains the model weights for Concerto, a novel approach for learning robust spatial representations presented in the paper Concerto: Joint 2D-3D Self-Su...
Varda-single-1.0 !Paper(https://img.shields.io/badge/arXiv-2610.01835-b31b1b.svg)(https://arxiv.org/abs/2610.01835) !Framework(https://img.shields.io/badge/framework-Anemoi-orange)(https://anemoi.readthedocs.io/) !Run on Kaggle(https://img.shields.i...
Position-based Equivariant Graph Neural Network (pos-egnn) This repository contains PyTorch model for loading and performing inference using the pos-egnn, a foundation model for Chemistry and Materials. GitHub: https://github.com/IBM/materials/tree/...
Ephris Ephris is a pretrained graph foundation model from Nums AI Inc. for node classification through graph in-context learning. It predicts query-node labels from graph features, edges and labeled context nodes, with no task-specific training. Thi...