物理感知 ACOPF 代理学习的缩放定律
原文标题：Scaling Laws for Physics-Aware ACOPF Surrogate Learning
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论文研究交流最优潮流（ACOPF）学习型代理的物理可行性与规模的权衡，比较 MSE 与增广拉格朗日（AL）两种训练目标。结果显示两者均随规模呈幂律改善，但 MSE 主要受模型容量支配，而 AL 在模型与数据间更均衡；MSE 下约束违反随网络规模增长的速度约为 AL 的两倍。AL 在约 10 倍训练时间下将违反降低近 30 倍，内存开销可忽略。
- 问题
- 物理感知ACOPF代理的约束满足与规模之间的权衡未被刻画。
- 方法
- 在MSE与增广拉格朗日两种目标下扫描模型与数据规模，比较约束违反随网络规模的变化。
- 结果
- AL以约10倍训练时间将违反降低近30倍；MSE下违反随网络规模增长约为AL的两倍。
- 影响
- 选训练目标不仅决定代理精度落点，还决定其质量随规模演化的方式，部署前需按规模权衡。
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