본 논문은 최적 전력 흐름(OPF) 문제에 대한 기계 학습(ML) 기법의 발전을 가속화하기 위해 표준화된 데이터셋과 평가 도구를 제공하는 PGLearn을 소개한다. 기존 연구는 표준화된 데이터셋과 평가 지표 부족으로 인해 ML 기반 OPF 연구의 진전이 더뎠다. PGLearn은 실제 운영 조건을 반영하는 다양한 대규모 시스템의 시계열 데이터를 포함한 표준화된 데이터셋을 제공하며, AC, DC, 이차원 원뿔 수식 등 다양한 OPF 공식을 지원한다. 또한, ML 모델의 학습, 평가 및 벤치마킹을 위한 강력한 툴킷을 제공하여 연구의 공정한 비교를 가능하게 한다. 데이터셋은 Hugging Face를 통해 공개적으로 제공된다.
