/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
gridfm-graphkit
Опубликована
24 сен 2026

genco-opf-datakit

Регрессия по таблицам

Набор чекпойнтов GENCO для регрессии оптимального потокораспределения на тестовых сетях энергосистем.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Набор чекпойнтов GENCO для решения задачи оптимального потокораспределения (optimal power flow, OPF) на электрических сетях из набора datakit. Включены варианты Base и Small для сетей IEEE 14, 30, 57 и 118, а также GOC 500 и 2000; для большинства конфигураций приведены два seed. Модель предназначена для оценки на графах энергосистем по протоколу статьи GENCO §5.4.3. Результаты статьи воспроизводятся в ветке paper с использованием genco-paper-repro; ветка main находится в разработке, и совпадение результатов там не гарантируется. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • оценка оптимального потокораспределения на IEEE 14 bus
  • прогнозирование решений OPF для IEEE 30, 57 и 118 bus
  • оценка OPF на крупных сетях GOC 500 и GOC 2000
  • воспроизведение экспериментов статьи GENCO на сетях datakit

Ограничения

Для воспроизведения результатов статьи требуется следовать протоколу ветки paper и использовать genco-paper-repro. Ветка main находится в разработке, поэтому результаты на ней могут отличаться; для GOC 2000 seed 0 указан отдельный файл весов best_model_state_dict.pt.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GENCO optimal-power-flow checkpoints on datakit grids (paper): Base and Small, IEEE 14, 30, 57, and 118, and GOC 500 and 2000, seeds 0 and 1.

Evaluate on the paper branch by following GENCO §5.4.3. That guide uses graphkit genco-paper-repro and is how the paper numbers were produced.

Or evaluate the same checkpoints on graphkit main. main is under development, so the same numbers are not guaranteed. They matched the paper-branch result at commit f104900 (1 October 2026).

git clone https://github.com/gridfm/gridfm-graphkit.git
cd gridfm-graphkit
pip install -e .
pip install "huggingface_hub[cli]"
TORCH_CUDA_VERSION=$(python -c "import torch; print(torch.__version__ + ('+cpu' if torch.version.cuda is None else ''))")
pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH_CUDA_VERSION}.html
export MLFLOW_ALLOW_FILE_STORE=true

mkdir -p data/case118_ieee/raw
hf download gridfm/opf_small_case118_ieee --repo-type dataset --local-dir data/case118_ieee/raw
hf download gridfm/genco-opf-datakit --include "case118_ieee/base/seed0/**" --local-dir genco-opf-datakit

gridfm_graphkit evaluate \
  --config_conversion auto_inline \
  --config genco-opf-datakit/case118_ieee/base/seed0/case118_ieee_base_seed0.yaml \
  --data_path data \
  --model_path genco-opf-datakit/case118_ieee/base/seed0/last.pt \
  --normalizer_stats genco-opf-datakit/case118_ieee/base/seed0/normalizer_stats.pt

Pass last.pt, except GOC 2000 seed 0, where the model path is best_model_state_dict.pt.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gridfm-graphkit

Нельзя запустить

Табличные модели пока не поддерживаются.

Ревизия весов
2d24015

0 моделей