Belangrijkste concepten
高品質なOPFデータセットを生成するための新しいアプローチを提案し、RAMBOメソッドによって可能な限り広いOPF解空間を探索しています。
Statistieken
多くの研究でトレーニングデータの調整が最悪場合の性能保証を最大80%向上させることが示されています。
RAMBOは平均してすべての決定変数で大きな範囲をカバーしており、特に電圧制限や発電量制限において優れた成績を収めています。
RAMBOは通常のランダムサンプリング手法よりも有効な制約条件を捉えることができます。例えば、118バスシステムでは48個もの一意なアクティブ制約セットを特定しました。
Citaten
"RAMBOメソッドは典型的なランダム負荷サンプリング手法よりも優れた表現力を持つことが示されました。"
"RAMBOは物理的境界領域で臨界的データを効果的にサンプリングする能力があります。"