蜕变测试审计揭示学习型AC-OPF代理模型的表征依赖缺陷

Stephen Peng 与 Vineet Jagadeesan Nair 发布 arXiv 论文，用 13 条蜕变关系审计学习型 AC 最优潮流（AC-OPF）代理模型，覆盖 17 个模型与流水线配置。结果发现每个配置至少违反 6 条关系，即使报告容差放宽或收紧十倍依然如此，说明模型输出依赖输入的编码表征。 作者还对 GridSFM-Open v1.1 做源码检查，发现一个索引 bug 和三处非规范或不稳定的预处理选择。在 case500 数据增强实验中，4 个模型有 3 个降低了变换视图误差，但所有预测仍然 AC 不可行。作者建议将表征一致性纳入常规评测报告，并说明这些结果不构成部署可用性或普遍不变性的证明。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。