要將本文的方法擴展到考慮交流潮流的負載削減問題，首先需要將優化問題的數學模型從直流（DC）潮流模型轉換為交流（AC）潮流模型。這意味著需要考慮相位角、電壓幅值和功率因數等因素，這些都是在AC潮流中至關重要的。具體來說，可以採用非線性優化技術來處理AC潮流的複雜性，並在此基礎上引入機器學習算法來識別綁定約束。
在這個擴展中，機器學習模型可以用來預測在不同負載條件下哪些約束會成為綁定約束。這樣，當面臨緊急情況時，系統可以快速識別出需要考慮的關鍵約束，從而簡化優化問題，並通過解決一組線性方程來實現實時的負載削減決策。此外，為了提高模型的準確性，可以考慮使用深度學習技術來捕捉AC潮流中的非線性關係，這樣可以更好地反映實際電網的運行狀況。