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INFORMS Annual Meeting 2025 in Atlanta

Zwei Personen posieren hinter einem großen blauen „INFORMS“-Schriftzug mit grünem Pfeil im Georgia World Congress Center in Atlanta 2025, flankiert von Bildschirmen in einer modernen Halle.
© IEE, TU Graz

28.10.2025

Sonja Wogrin und Luca Santosuosso präsentierten auf dem INFORMS Annual Meeting 2025 in Atlanta neueste Forschungsergebnisse des ERC-Projekts.

Das INFORMS Annual Meeting zählt zu den weltweit führenden Konferenzen im Bereich Operations Research und Management Science. Dieses Jahr findet sie in Atlanta, USA, statt und versammelt Forschende aus aller Welt, um neueste wissenschaftliche Erkenntnisse im Bereich datengetriebener Entscheidungsunterstützung zu diskutieren.

Vom IEE waren Sonja Wogrin und Luca Santosuosso vertreten. Beide präsentierten dort Beiträge aus dem ERC-geförderten Projekt NetZero-Opt, das sich mit der Entwicklung leistungsfähiger Optimierungsverfahren für klimaneutrale Energiesysteme beschäftigt.

Sonja Wogrin präsentierte in ihrem Vortrag “Structured Learning for Time Series Aggregation in Net-Zero Power Systems: from Simplex Theory to Scalable Optimization”, wie maschinelles Lernen auf Basis der Simplex-Theorie genutzt werden kann, um Optimierungsprozesse weiter zu beschleunigen. Dabei werden Lernmodelle eingesetzt, um aktive Nebenbedingungen vorherzusagen und Teilmodelle parallel zu lösen – eine vielversprechende Methode zur deutlichen Reduktion der Rechenzeiten in großskaligen Energiesystemmodellen.

Im Vortrag “Towards Exact Time Series Aggregation for Scalable Long-Term Power System Planning” stellte Luca Santosuosso eine neuartige, exakte Methode der Zeitreihenaggregation (Time Series Aggregation, TSA) vor. Diese basiert auf Dantzigs Simplex-Algorithmus und ermöglicht eine drastische Reduktion der zeitlichen Auflösung von Energiesystemmodellen – bei gleichzeitiger Erhaltung der Optimalität. Das Verfahren erlaubt es, komplexe Jahresmodelle mit 8.760 Stunden auf nur wenige Repräsentationsperioden zu komprimieren, ohne Genauigkeitsverlust, und leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Skalierbarkeit von Langfristplanungsmodellen.

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