論文の概要: End-to-End Feasible Optimization Proxies for Large-Scale Economic Dispatch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11726v2
• Date: Fri, 18 Aug 2023 17:46:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 00:06:09.219020
• Title: End-to-End Feasible Optimization Proxies for Large-Scale Economic Dispatch
• Title（参考訳）: 大規模経済派遣のためのエンドツーエンド実現可能な最適化プロキシ
• Authors: Wenbo Chen and Mathieu Tanneau and Pascal Van Hentenryck
• Abstract要約: 本稿では,経済的ディスパッチ問題に対する最適化プロキシのトレーニングのための新しいエンド・ツー・エンド学習・修復アーキテクチャを提案する。 E2ELRは、ディープニューラルネットワークとクローズドフォームで微分可能な修復層を組み合わせることで、エンドツーエンドで学習と実現性を統合する。 E2ELRは、エネルギとリザーブを共同最適化する経済的なディスパッチを使用して、数万のバスを持つ産業規模の電力網で評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.35194281700331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper proposes a novel End-to-End Learning and Repair (E2ELR) architecture for training optimization proxies for economic dispatch problems. E2ELR combines deep neural networks with closed-form, differentiable repair layers, thereby integrating learning and feasibility in an end-to-end fashion. E2ELR is also trained with self-supervised learning, removing the need for labeled data and the solving of numerous optimization problems offline. E2ELR is evaluated on industry-size power grids with tens of thousands of buses using an economic dispatch that co-optimizes energy and reserves. The results demonstrate that the self-supervised E2ELR achieves state-of-the-art performance, with optimality gaps that outperform other baselines by at least an order of magnitude.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、経済派遣問題に対する最適化プロキシを訓練するための新しいエンドツーエンド学習・修復(e2elr)アーキテクチャを提案する。 E2ELRは、ディープニューラルネットワークとクローズドフォームで微分可能な修復層を組み合わせることで、エンドツーエンドで学習と実現性を統合する。 E2ELRはまた、ラベル付きデータの必要性を排除し、多くの最適化問題をオフラインで解決する自己教師型学習で訓練されている。 e2elrは、エネルギーと貯蓄を共最適化する経済ディスパッチを使用して、数万のバスを持つ業界規模の電力網で評価される。 その結果、自己監督型E2ELRは、少なくとも1桁の精度で他のベースラインを上回る最適性ギャップを有する最先端性能を達成できることを示した。

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