新一代信息技術
一種考慮機組置信度的深度學習機組組合問題求解方法
本發(fā)明為一種考慮機組置信度的深度學習機組組合問題求解方法,屬于電力系統(tǒng)規(guī)劃技術領域。針對目前使用混合整數線性規(guī)劃在求解機組組合問題中出現的求解時間過長問題,提出一種考慮機組置信度的深度學習機組組合問題模型。該模型分為兩個階段,首先通過訓練長短時記憶網絡獲得機組啟停狀態(tài)二進制決策變量的解;其次,在確定置信機組的基礎上,設置置信度閾值,對于符合置信度閾值條件的非置信機組決策,將其設置為模型的熱啟動初值,并帶入求解器求解。結果表明,所提方法顯著提升機組組合問題的求解效率。該方法有利于減少電力資源浪費和維護電力系統(tǒng)穩(wěn)定性,對于機組組合問題的發(fā)展具有重要意義。
長春工業(yè)大學
授權發(fā)明