基于数据驱动增强的安全约束机组组合问题快速优化求解

盛雪冰; 王枭; 王佩佩; 刘济豪; 刘清; 高文忠

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.03.007

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基于数据驱动增强的安全约束机组组合问题快速优化求解

更新时间：2026-04-25

- 基于数据驱动增强的安全约束机组组合问题快速优化求解
- Vol. 43, Issue 3, Pages: 62-71(2026)
- 作者机构：
  
  1. 武汉理工大学自动化学院
  2. 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
  3. 丹佛大学电气与计算机工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.03.007
  CLC： TM73;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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盛雪冰, 王枭, 王佩佩, et al. 基于数据驱动增强的安全约束机组组合问题快速优化求解[J]. 2026, 43(3): 62-71.
DOI：

盛雪冰, 王枭, 王佩佩, et al. 基于数据驱动增强的安全约束机组组合问题快速优化求解[J]. 2026, 43(3): 62-71. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.03.007.

摘要

快速智能调度是保障新型电力系统安全稳定运行的重要手段，针对电网的安全约束机组组合（security-constrained unit commitment

SCUC）问题，提出一种基于数据驱动增强的快速优化求解算法。首先，构建电力系统SCUC问题模型，分析混合整数规划问题中机器学习算法的接入方式。然后，提出“预测+决策”算法框架，根据图灵统计法构造可置信训练集，利用多层神经网络分类器在线预测逻辑策略，通过消除整数变量实现连续凸优化问题的快速在线求解。最后，基于IEEE 9节点和IEEE 89节点系统开展仿真分析，针对求解速度、成功率和最优值指标，分析了所提方法相较于常规求解器和其他数据驱动优化算法的优势，结果表明数据驱动增强优化算法能够得到原问题的高质量近似最优解，求解速度提高了1个数量级以上，具有较强的可扩展能力。

Abstract

关键词

Keywords

references

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