мы хотим опубликовать sh с открытым исходным кодом для интеграции обучения подкрепления с оптимизацией Smartgrid. Мы используем OpenModelica как GUI, PyFMI для импорта в Python и Gym.
Почти все работает, но возможность подключить или отключить дополнительные нагрузки во время моделирования отсутствует. Все, что мы можем сейчас сделать, - 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, давая ему либо очень низкое, либо очень высокое сопротивление. Во-первых, это не совсем разъединено, и, во-вторых, высокое сопротивление делает систему ODE жесткой, что делает ее действительно трудной (и дорогостоящей) для ее решения. В тестах наш решатель LSODA (в тяжелых случаях, в основном, BDF) часто выполнялся с числовыми ошибками, независимо от того, как рассчитывался якобиан (аналитически по производным по направлению или с конечными разностями).
Кто-нибудь знает, как мы можем реализовать настоящий "эффект переключения"?
С уважением,
Henrik