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# System prepended metadata

title: Zwischenpräsentation

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Zwischenpräsentation
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## Anmerkungen Related Work:
+ [x] Surrogate Model
+ [ ] Transfer Learning
+ [x] Definition Alleinstellungsmerkmal


## Evaluation
+ Baseline Models
  + [x] Einfache Optimierungsheuristik: Lade wenn mehr Strom erzeugt als verbraucht wird, entlade wenn andersherum. 
+ [ ] KNN Dispatch Schedule Selection
+ Design des Experiments:
    + [x] Train/Test Split auch über die Gebäude?
    + [x] Argumentieren weshalb der gewählte Train und Val.
+ [ ] Robustheit
+ [ ] Restriktierungen
+ [ ] Bewertung der physikalischen Genauigkeit


## Discussion
+ Praktische Einsatzmöglichkeit
    + Was braucht man wenn man den Ansatz auf ein neues Gebäude anwenden muss/will (Transfer Learning-Fähigkeit des Optimierungsnetzes? -> 
        + [x] Auf alle Gebäude oder 
        + [x] nur auf einem?)
+ Real-world restriktionen
    + [x] Diskutieren, dass es untersucht werden muss
+ Was passiert wenn ein OP mehrere Lösungen mit ähnlichen Kosten aber komplett unterschiedlichen Fahrplan hat? Was soll das Netz wie lernen (Es hat ja nur eine Lösung als Ausgabe)
    + [x] Kann man diskutieren wenn man möchte!


## Entscheidungen:
+ Was soll die Masterarbeit machen.
    * [ ] Soll nur der Zusammenhang Forecast & Optimierung untersucht werden?
    + [x] Soll einfach validiert werden, dass das OP-Netz was einigermaßen sinnvolles macht um den Rest der Arbeit auf festeren Boden zu stellen (Zeige, dass die Annahme das OP-Netz sinnvoll ist und für Forecast Optimierung genutzt werden kann.) 
+ Wie sieht die Evaluation für das Optimierungsnetz aus?
    + Welche Baselines sind ausreichend?
        + [x] Einfache Heustristik verwenden?
        + [ ] kNN based Dispatch Schedule Selection?
    + [ ] Soll die Realitätsnähe des Dispatch Schedules untersucht werden?
        + [ ] Nein
        + [ ] Ja
        + [x] In PhD
        + [x] Soll es aber diskutiert werden und in outlook sein!
+ Soll Experiment zwei durchgeführt werden?
    + [ ] Ja
    + [x] Wenn Zeit
+ Sollen Restiktionen im OP-Netz durchgeführt werden?
    + [ ] Ja
    + [ ] Wenn Zeit
    + [x] Erst in PhD (ggf. diskutieren und in Outlook)

:dart: Goals for Master Thesis
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* Wichtig für Ausarbeitung
    * Betonung auf den Zusammenhang zwischen Forecast und den Kosten des Optimierungsproblems.
* RQs
    * [ ] Is it possible to replicate the optimisation problem with a neural network. Is this replication reasonable (simple validation).
    * [ ] Can we use backpropagation to create forecasts that are explicitly designed for the optimisation problem (structure of networks, our experiments)
    * [ ] Doe these explicitly designed forecasts actually improve the optimisation problem (input the final forecasts into the original optimisation problem and compare).


:books: Backlog for PhD
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* Paperideen:
    * Forecast tuned by OP-Costs
    * OP-Net for saving computing time of OP
    * OP-Net for Transfer Learning
    * Anwendung im Energy Lab
    * Erweiterung auf Probabilistic Forecast & Stochastic Optimization
* Potentielle Kollaborationspartner
    * Frederik (Anwendung auf Subthemen bei OPF????????)
    * Mathias Hertel vielleicht?




## Notes 
<!-- Other important details discussed during the meeting can be entered here. -->
