2019-10-01  –  2023-03-31

356.581,00 EUR

Technische Universität Berlin - Fakultät II - Mathematik und Naturwissenschaften - Institut für Mathematik - Sekr. MA 6-2, Berlin, Berlin

03EI1004D

Querschnittsaufgaben - Systemanalyse [EA3310]

01186727/1  –  UNSEEN

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB4)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI1)

Energie

Das Verbundprojekt UNSEEN entwickelt neuartige Methoden auf Basis neuronaler Netze um massive Parameterraumscans und Analysen von linear optimierenden Energiesystemmodellen zu ermöglichen. Im Teilprojekt der TU Berlin müssen dafür deterministische Optimierungs-methoden für LP- und MIP-Modelle weiter- und neuentwickelt werden die den Anforderungen eines Reinforcement-Learning-Settings gerecht zu werden. Zum einen erfordert dies Innovationen um die Masse an Optimierungsproblemen während der Trainingsphase robust und performant zu verarbeiten, zum anderen müssen Warmstart-fähigkeiten für die eingesetzten Algorithmen entwickelt werden, die die Vorhersagen eines neuronalen Netzes effizient ausnutzen können und dadurch gleichzeitig als Validator und Korrektor einsetzbar sind.