Homotopie‑gestütztes Lernen verbessert AC‑OPF‑Lösungen ohne externe Solver
In einem neuen Beitrag auf arXiv wird ein selbstüberwachtes Lernverfahren vorgestellt, das parametrisierte Lösungen für den AC‑Optimal Power Flow (AC‑OPF) effizienter berechnet. Das Verfahren nutzt die Idee der Homotopie, um die Lernphase von einer stark vereinfachten Version des Problems zu der echten, hochkomplexen Aufgabe zu führen.
Der AC‑OPF ist ein zentrales Optimierungsproblem in der Energieversorgung, bei dem die Spannungen, Ströme und Lasten in einem Stromnetz so verteilt werden sollen, dass Kosten minimiert und gleichzeitig technische Grenzen eingehalten werden. Durch die starke Nichtlinearität und Nichtkonvexität des Problems ist die Suche nach global optimalen Lösungen besonders schwierig und konventionelle Lernansätze stoßen häufig an ihre Grenzen.
Das vorgestellte homotopie‑geführte Verfahren beginnt mit einer stark gelockerten Version des Problems, die ein breites Lösungsfeld besitzt. Während des Trainings wird das Zielsystem schrittweise in das ursprüngliche Problem überführt. Diese kontinuierliche Deformation führt zu einer stabileren Lernkurve und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die erlernten Modelle tatsächlich zulässige Lösungen liefern.
Ein wesentlicher Vorteil ist, dass keine vorab gelabelten optimalen Lösungen oder externe Solver benötigt werden. Stattdessen lernt das Modell aus den eigenen Vorhersagen und der schrittweisen Anpassung der Problemformulierung. Dadurch entfällt der Aufwand für die Erstellung umfangreicher Trainingsdatensätze und die Abhängigkeit von teuren Solver-Calls.
Die Autoren haben das Verfahren an klassischen IEEE‑Benchmarks getestet. Die Ergebnisse zeigen deutlich höhere Erfolgsquoten bei der Erreichung zulässiger Lösungen im Vergleich zu herkömmlichen Lernmethoden. Gleichzeitig liegen die erzielten Kostenwerte nahe an denen, die von vollständigen OPF‑Solvern erreicht werden.
Diese Arbeit demonstriert, dass homotopie‑basierte Heuristiken ein vielversprechender Ansatz sind, um lernbasierte Optimierung in der Energieversorgung skalierbar und regelkonform zu gestalten. Sie eröffnet neue Möglichkeiten für Echtzeit-Entscheidungen in komplexen Stromnetzen.