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论文Learning to Solve Large-Scale Security-Constrained Unit Commitment Problems阅读笔记

论文arxiv链接：Learning to Solve Large-Scale Security-Constrained Unit Commitment Problems

问题描述

Security-Constrained Unit Commitment (SCUC，电力系统安全约束机组组合)问题

  • 优化目标：最小化机组组合的成本
  • 约束条件分为系统约束和机组约束，本文主要考虑的是系统约束
    • 功率平衡（等式约束）
    • 正常运行条件下的线路潮流约束（不等式约束1）
    • 某条线路异常下的线路潮流约束（不等式约束2）

现有方法

  • 混合整数优化（MIP）
  • 拉格朗日松弛法

现有方法的主要问题是计算时间复杂度高，时间开销大。

有基于上一日进行微调的方法，但是提升有限。

本文方法

用机器学习手段辅助MIP的求解而非替代MIP的结果。主要分为3个方面：

  • 预测哪些约束起作用、哪些约束不起作用
  • 在历史结果中寻找可能的初始解
  • 寻找问题最优解所在的子空间<

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