PS：【学术方面的内容会严重与现实不符（主要是时间上的差别，比如审稿，从初稿提交到最终发表，尤其是这种顶刊，往往要1~2年的时间，小说里等这么久黄花菜都凉了），这里的实验室研究也是同理。】
【所以本书里会极大缩减时间，尤其是将审稿人都当除了吃喝拉撒就等着审稿的人，以此来缩短审稿时间。】
【在这里避个雷，大家不要钻牛角尖。】
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六月底的玉泉大学，梧桐树荫浓得化不开，蝉鸣声浪一阵高过一阵，宣告着盛夏的彻底降临。
DynaGrid-Lab实验室内，恒温系统隔绝了外界的燥热，只余下设备运行的低沉嗡鸣和数据屏上瀑布般滚动的信息流。
郝奇坐在属于他的工位前，面前的六块曲面屏环绕展开，如同一个微缩的指挥中心。
左侧三块屏幕实时显示着RTDS（实时数字仿真系统）平台的电网模型运行状态、IAFNN网络各层神经元的活跃度热力图、以及DRL智能体驱动下的模糊规则库动态演化图谱；
右侧三块则分别展示着海量运行日志的实时分析、不同故障场景下的脆弱性评估报告、以及自愈控制策略执行效果的对比曲线。
他的十指在机械键盘上翻飞，速度快得几乎拉出残影，敲击声密集如同骤雨，与旁边李博士略显迟缓的按键节奏形成鲜明对比。
自从夏至那场蜕变之后，郝奇几乎将所有精力都倾注在了实验室。
他不再像之前那样三点一线规律生活。
每天雷打不动的四小时【深度专注眼镜】使用时间，也从图书馆转移到了实验室工作结束后的深夜或凌晨。
在眼镜的加持下，白天的海量实验数据、复杂的算法调试细节、以及陈教授和李博士提出的各种疑问与建议，都被他如同超级计算机般高速处理、整合、优化。
他将自己变成了一台高效运转的科研机器。
然而，科研之路从无坦途。
即便拥有155点智力的超凡大脑和深度专注眼镜的恐怖效率，郝奇的研究依旧遭遇了预想之外的挑战。
首先是实验室提供的PMU历史数据，在某些特定故障场景下（如强电磁干扰或设备老化节点），存在明显的丢包和延迟突变现象，这直接导致IAFNN的动态权重分配子网络（DWA-SubNet）在初期训练中频频误判，将关键故障信息误判为低质量数据而降低权重，导致后续评估出现严重偏差。
郝奇不得不花费大量时间，亲自带领李博士团队梳理数据源，剔除异常片段，并设计了一套极其复杂的、基于关联分析和时空插值的“噪声过滤与数据补偿”预处理算法，才勉强保证了训练数据的相对纯净。
这个过程枯燥、繁琐，耗费了近一周时间，让人心力交瘁。
DRL驱动的模糊规则进化机制，在初期展现出强大的自适应能力。
然而，麻烦也接踵而至。
在一次模拟“多风电场连锁脱网叠加主干线雷击”的极端场景时，DRL智能体为了追求短期的稳定性奖励（如快速压降频率波动），竟“走火入魔”般疯狂生成并固化了一条极其激进的规则：“只要检测到频率快速下降超过阈值，立刻执行最大功率切负荷（切除用户供电）！”
这条规则虽然能最快稳住频率，却完全不顾及被切除负荷的重要性和社会影响，甚至可能引发更大范围的恐慌和混乱（比如切掉了关键医院或交通枢纽的供电）。
这暴露了DRL算法本身可能存在的“短视”风险。
郝奇不得不引入“人类专家监督权重”和“社会影响惩罚因子”对DRL的奖励函数进行深度改造，并设定规则库规模和复杂度的上限，才遏制住了这种“贪婪进化”。
这个过程充满了反复的试错和调整，算法的修改和验证如同在迷宫中摸索。
最折磨人的是，模型在离线训练时表现完美，但当接入实时仿真平台进行在线测试时，面对高速涌来的多源数据流，IAFNN的计算延迟开始显现。
在最复杂的多重故障叠加场景下，从数据输入到输出脆弱性指数和自愈策略，耗时偶尔会超过系统允许的50毫秒实时控制窗口！
这对于追求“秒级响应”的自愈控制是致命的。
郝奇被迫对网络结构进行“瘦身”，引入模型剪枝和知识蒸馏技术，在保证核心功能的前提下，硬生生将关键路径的计算时间压缩了40%。
这种在性能和效率之间走钢丝般的优化，考验着他对算法本质的深刻理解，每一步都如履薄冰。
汗水浸湿了郝奇的后背，眉宇间带着高强度工作留下的疲惫。
他与李博士团队一起熬了不知多少个通宵，反复调试参数、修改代码、分析失败案例。
实验室的咖啡机几乎被他承包了。
陈教授时常会出现在实验室，他并不直接干预，只是默默地观察，偶尔提出一两个关键性的、直指核心的疑问，让郝奇和李博士不得不停下来重新审视方向。
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