мы хотим опубликовать открытый исходный код для интеграции обучения с подкреплением в оптимизацию Smartgrid. Мы используем OpenModelica в качестве графического интерфейса пользователя, PyFMI для импорта в Python и Gym.
Практически все работает, но возможность подключения или отключения дополнительных нагрузок во время моделирования отсутствует. Все, что мы можем сделать на данный момент, - это изменение параметров существующих нагрузок, что дает некоторую гибкость, но намного меньше, чем возможность включать и выключать нагрузки.
Использование реализованных переключателей в OpenModelica на самом деле не вариант. Они просто помещают резистор в это место, придавая ему очень низкое или очень высокое сопротивление. Во-первых, она не совсем развязана, а во-вторых, из-за высокого сопротивления система ODE становится жесткой, что делает ее решение действительно трудным (и дорогостоящим). В тестах наш решатель LSODA (в жестких случаях в основном BDF) часто работал с числовыми ошибками, независимо от того, как вычислялся якобиан (аналитически с помощью производных по направлениям или с конечными разностями).
Есть ли у кого-нибудь идеи, как можно реализовать настоящий «эффект переключения»?
С наилучшими пожеланиями,
Хенрик
