Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Библиотека: gridfm-graphkit
Опубликована: 25 сен 2026

Ссылки

genco-pf-transfer

Регрессия по таблицам

Набор чекпойнтов GENCO для регрессии параметров потокораспределения в сети IEEE 118 с предварительным обучением, обучением с нуля и дообучением.

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

Репозиторий содержит контрольные точки GENCO для переноса на тестовую систему IEEE 118 в исследовании, описанном в §5.5.3. В него входят предварительно обученная на подмножестве электросетей модель, модели IEEE 118, обученные с нуля на выборках разного размера, и дообученные модели. Для сценариев обучения с нуля и дообучения сохранена статистика нормализации; в предварительно обученном чекпойнте её нет.

Модель предназначена для регрессии табличных данных в задачах расчёта потокораспределения в электроэнергетических сетях. Используются датасеты gridfm/genco-pf-pretraining и gridfm/pf_small_case118_ieee; в README также указано 9 952 сценария оценки для case118_ieee. Файлы весов представлены в формате PyTorch, лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

регрессия параметров потокораспределения в электросети IEEE 118
перенос предварительно обученной модели на новую электросеть
сравнение дообучения с обучением модели с нуля
оценка влияния размера обучающей выборки на расчёт потокораспределения

Ограничения

Набор ориентирован на перенос и оценку на IEEE 118; README не описывает качество на других сетях. Предварительно обученный чекпойнт не содержит статистики нормализации, тогда как файлы дообучения и обучения с нуля её содержат.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GENCO transfer to IEEE 118 (paper §5.5.3)

Checkpoints for the transfer figure of GENCO: one subgrid-pretrained model, and from-scratch and fine-tuned IEEE 118 models at seven training sizes.

Guide: GENCO §5.5.3.

Files

pretraining/
  best_model_state_dict.pt
  HGNS_PreTrain_subnets_100.yaml
  train.sh
scratch/case118_<N>/                 # N in 100, 1000, 10000, 20000, 50000, 100000, 250000
  best_model_state_dict.pt
  normalizer_stats.pt
  case118_<N>.yaml
  train.sh
finetune/case118_<N>/
  best_model_state_dict.pt
  normalizer_stats.pt
  case118_<N>.yaml
  finetune.sh
data/case118_ieee/raw/               # 9,952 eval scenarios
mlflow/pretrain/1_h_100_32/
mlflow/train/
mlflow/eval/

The pretrained checkpoint has no normalizer_stats.pt. Every scratch and fine-tune folder does. Fine-tuning training data is gridfm/pf_small_case118_ieee. Pretraining grids are gridfm/genco-pf-pretraining.

hf download gridfm/genco-pf-transfer --include "finetune/case118_1000/**" --include "data/**" --local-dir genco-pf-transfer

gridfm_graphkit evaluate
  --config scripts/pretraining_advantage/case118_eval.yaml
  --data_path genco-pf-transfer/data
  --model_path genco-pf-transfer/finetune/case118_1000/best_model_state_dict.pt
  --normalizer_stats genco-pf-transfer/finetune/case118_1000/normalizer_stats.pt
  --compute_dc_ac_metrics

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: e7a98e9