Neue Veröffentlichung: „A General Approach of Automated Environment Design for Learning the Optimal Power Flow“
Wir freuen uns, die erfolgreiche Veröffentlichung unseres neuesten Artikels „A General Approach of Automated Environment Design for Learning the Optimal Power Flow“ auf der renommierten ACM e-Energy 2025 Konferenz bekannt zu geben. Die Autoren sind Thomas Wolgast und Astrid Nieße.
Der Beitrag stellt die erste allgemeine Methode für den automatisierten Entwurf von Reinforcement Learning (RL)-Umgebungen am Beispiel der Lösung von Optimal Power Flow (OPF)-Problemen vor. Unter Verwendung eines multikriteriellen Optimierungsansatzes innerhalb eines Hyperparameter-Optimierungsrahmens zeigt die Studie, dass automatisch entworfene Umgebungen die manuell erstellten Umgebungen bei fünf Benchmark-Problemen übertreffen. Die Arbeit identifiziert außerdem wichtige Umgebungsparameter, die sich auf die OPF-Leistung auswirken, und weist auf potenzielle Risiken des overfittings hin.
Dieser Beitrag markiert einen bedeutenden Schritt in Richtung effektiverer RL-Anwendungen in Energiesystemen, aber auch in der RL-Forschung im Allgemeinen, denn auch dort ist das optimale Design der RL-Umgebung ein oft vernachlässigtes Thema.
Wir freuen uns, die erfolgreiche Veröffentlichung unseres neuesten Artikels „A General Approach of Automated Environment Design for Learning the Optimal Power Flow“ auf der renommierten ACM e-Energy 2025 Konferenz bekannt zu geben. Die Autoren sind Thomas Wolgast und Astrid Nieße.
Der Beitrag stellt die erste allgemeine Methode für den automatisierten Entwurf von Reinforcement Learning (RL)-Umgebungen am Beispiel der Lösung von Optimal Power Flow (OPF)-Problemen vor. Unter Verwendung eines multikriteriellen Optimierungsansatzes innerhalb eines Hyperparameter-Optimierungsrahmens zeigt die Studie, dass automatisch entworfene Umgebungen die manuell erstellten Umgebungen bei fünf Benchmark-Problemen übertreffen. Die Arbeit identifiziert außerdem wichtige Umgebungsparameter, die sich auf die OPF-Leistung auswirken, und weist auf potenzielle Risiken des overfittings hin.
Dieser Beitrag markiert einen bedeutenden Schritt in Richtung effektiverer RL-Anwendungen in Energiesystemen, aber auch in der RL-Forschung im Allgemeinen, denn auch dort ist das optimale Design der RL-Umgebung ein oft vernachlässigtes Thema.
