A Low-Rank Rounding Heuristic for Semidefinite Relaxation of Hydro Unit Commitment Problems
水电机组组合是指在满足短期水库运行约束和长期目标的前提下，在多个水电站的日常运行中，使水资源利用效率最大化，同时使启动成本最小化的问题。一个低秩舍入启发式半定松弛的混合整数二次约束制定这个问题。除了水库和发电机运行的限制，传输约束表示的近似交流潮流模型。在我们提出的方法中，数学规划等价地制定为QCQP问题解决的凸松弛的基础上半定规划，其次是MILP解决方案的未定义的机组承诺时间表。最后，一个降秩过程。所提出的启发式的有效性进行比较，分支定界的解决方案，不同大小的发电和输电系统的数值案例研究。
2017-11-16 math.OC
An Open Source Stochastic Unit Commitment Tool using the PyPSA-Framework
本研究基于PyPSA框架开发了含市场竞价、随机优化等模块的开源随机机组组合工具，并以德国带储热和BESS的垃圾电厂为例，在价格与热负荷不确定场景下验证了其UC优化功能。
2024-05-10 math.OC
Column generation for the discrete Unit Commitment problem with min-stop ramping constraints
具有最小停机爬坡约束的离散机组组合问题优化了火电厂（煤、气、燃料机组）的日生产。对于这个问题，紧凑型线性规划（ILP）配方已被设计来解决确切的小实例和实际大小的实例。本文研究是否Dantzig-Wolfe重新制定允许改善以前的精确方法和数学。提出了扩展的ILP公式，并采用列生成算法求解其线性松弛。实验结果表明，Dantzig-Wolfe重构并没有改善最紧紧凑ILP公式的线性松弛的质量。计算实验也提出了一个猜想，这将解释这样的结果：紧凑的ILP制定的最小停止斜坡约束将是紧的。这样的结果验证了以前设计的紧凑的ILP配方的基础上的精确的方法和数学的质量。
2019-12-13 math.OC
Tight MIP Formulations for Optimal Operation and Investment of Storage Including Reserves
本文针对含备用的储能最优运行与投资MIP模型扩展性差的问题，推导了单时段问题解的凸包，并将其嵌入多时段大规模能源系统模型，以改进LP松弛并提升MIP求解效率。
2025-11-11 math.OC
Combined Heat and Power Unit Commitment with Smart Parking Lots of Plug-in Electric Vehicles
车联网（V2G）技术近年来引起了人们极大的兴趣，其效率取决于插电式电动汽车（PEV）作为智能停车场中的小型便携式发电厂的充电过程的调度。另一方面，从集中式发电到分散式发电的积极转变和对环境的关注导致了电力系统中热电联产（CHP）机组利用率的增加。本研究的目的是开发和模拟一种新的方法，热电联产机组的承诺与PEVs在电力系统中的成本降低。本文提出了一种随负荷曲线变化的纯电动汽车充放电过程的时间表。采用一个由常规热电机组、热电联产机组和纯电动汽车组成的试验系统，研究了纯电动汽车对发电调度的影响。对于修改后的测试系统，得到的结果是令人鼓舞的，并表明所提出的技术的可行性和其有效性的发电调度。
2017-06-21 math.OC
Use of Machine Learning Models to Warmstart Column Generation for Unit Commitment
针对能源领域机组组合问题的反复求解需求，提出用机器学习模型为列生成算法生成初始对偶值的热启动方法，相比基线方法求解更快且可扩展至大规模算例。
2023-12-15 math.OC
Unit-to-Plant Stability Shaping of Multi-Electrolyzer ReP2H Plants via Interface Design and Dispatch
Sichuan University（四川大学）；State Grid Jibei Electric Power Co., Ltd.（国网冀北电力有限公司）
本文针对多电解槽ReP2H工厂的振荡问题，提出面向稳定性的控制与调度框架，通过三端口导纳模型分析稳定性影响因素，经HIL测试验证，所得规则可用于筛选生产调度决策。
2026-08-25 cs.SY eess.SY math.OC
A Quantum Computing Approach for the Unit Commitment Problem
针对能源生产规划中的机组组合问题（UCP），提出将带最小运行和空闲时间约束的UCP建模为二次无约束优化问题以用量子计算硬件求解的方法，初步实验验证了该方法在量子比特用量、连通性和解质量上的优势。
2022-12-13 math.OC quant-ph
Unit Commitment With Gas Network Awareness
最近发电燃料组合的变化，特别是天然气发电厂（GFPP）的增加，在电力和天然气输送系统之间产生了显著的相互依赖性。然而，尽管这些网络在物理和经济上相互关联，但它们仍然是独立运作的，市场机制并不同步。这种运行模式可能会在拥挤的环境中导致重大的经济和可靠性风险，正如美国东北部经历的2014年极涡事件所揭示的那样。为了降低这些风险，同时保持目前的市场结构，本文探讨了将天然气网络意识引入标准机组组合模型的想法。在假设电力系统运营商对天然气需求预测和天然气网络有一定（或全部）了解的情况下，提出了一种三层数学规划，其中天然气分区价格由天然气流量守恒约束的对偶解给出，承诺决策受投标有效性约束，以确保承诺的GFPs的经济可行性。这个三层程序可以被重新表述为一个单层混合二阶锥程序，然后可以使用专用的Benders分解来求解。该方法在美国东北部的案例研究中得到了验证[1]，该案例研究可以重现2014年初冬期间经历的天然气和电力价格飙升。案例研究的结果表明，在机组组合中的天然气意识有助于避免电价高峰，同时保持天然气价格在合理的水平。
2019-02-08 math.OC
Learning to Solve Large-Scale Security-Constrained Unit Commitment Problems
Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
安全约束机组组合是电力系统和电力市场中的一个基本问题。在实际设置中，SCUC通过混合线性线性规划重复求解，有时每天多次，输入数据只有微小的变化。在这项工作中，我们提出了一些机器学习（ML）技术，以有效地从以前解决的实例中提取信息，以显着提高MIP求解器的计算性能时，解决类似的情况下，在未来。基于统计数据，我们预测冗余约束的制定，良好的初始可行解和仿射子空间的最优解是可能的谎言，导致显着减少问题的大小。一组不同的现实和大规模的实例上的计算结果表明，使用所提出的技术，SCUC可以解决平均4.3倍的最优性保证，和10.2倍的速度没有最优性保证，但没有观察到的解决方案的质量降低。分布外实验提供了证据，该方法对数据集偏移具有一定的鲁棒性。
2019-12-18 cs.LG math.OC stat.ML
Fix-and-Propagate Heuristics Using Low-Precision First-Order LP Solutions for Large-Scale Mixed-Integer Linear Optimization
本文提出利用低精度一阶LP解的Fix-and-Propagate启发法，有效解决大规模混合整数线性优化问题，实现高精度解在短时间内生成。
2026-03-04 math.OC
Optimal Participation of Heterogeneous, RES-based Virtual Power Plants in Energy Markets
在这项工作中，我们提出了一个详细的模型，可再生能源（RES）为基础的虚拟电厂（VPP），参与日前市场（DAM）和日内市场（IDM）与可调度和不可调度的RES和灵活的需求资产。我们提出了一个需求模型与两个层次的灵活性，这是与市场会话加上改进的太阳能热电厂模型与分段线性制定的效率。VPP使用网络约束的机组承诺模型来提交DAM拍卖，并因此参与IDM以纠正偏差。最后，我们通过评估其在不同天气条件下的不确定性来验证我们的模型。
2021-12-04 cs.SY eess.SY math.OC
High Dimensional Three-Periods Locally Ideal MIP Formulations for the UC Problem
火电机组组合问题通常可以归结为一个混合整数二次规划问题，特别是对于大规模的火电机组组合问题，其求解效率很低。更紧密的特征减少了搜索空间，因此，作为一个自然的结果，显着减少了计算负担。在文献中，许多收紧的单一单位与部分约束的配方报道，没有介绍他们是如何推导出来的。在本文中，一个系统的方法来制定严格的配方。其思想是在高维空间中引入更多的新变量来捕获单个单元在三个周期内的所有状态，然后利用这些状态变量系统地推导出UC中约束子集的三个周期的局部理想表达式。同时，利用这些新的状态变量的线性相关关系，保持了所得到的公式的紧凑性。基于这种方法，我们提出了两个更紧密的模型，即3 P-HD和3 P-HD-Pr。所提出的模型和其他四个国家的最先进的模型进行了测试，在51个实例，包括42个现实的实例和9个8单元为基础的实例，在24小时的调度期内，系统范围从10到1080发电机组。仿真结果表明，我们提出的MIQP UC公式是最紧密的，可以最有效地解决。采用分段逼近技术对二次型运营费用函数进行逼近后，六个UC MIQP公式可近似为六个相应的混合整数线性规划（MILP）公式。我们的实验表明，所提出的3 P-HD和3 P-HD-Pr MILP配方在紧密性和溶解时间方面也表现得最好。
2020-05-12 math.OC
Scalable Multi-Level Optimization for Sequentially Cleared Energy Markets with a Case Study on Gas and Carbon Aware Unit Commitment
本文提出一种结合字典序优化与加权和方法及专用Benders分解的MIMLSF求解技术，用于美国东北部电力-天然气-碳市场中的机组组合，确保仅调度盈利的燃气电厂，平均计算时间降低32.23%，最优性差距降低94.23%。
2025-02-27 math.OC
Enhancing Multi-Energy Modeling: The Role of Mixed-Integer Optimization Decisions
针对多能源系统MIP建模中公式构建后易被忽视的拓扑转化与模型构建决策问题，本文识别分析了相关额外自由度，提出两种处理方法并多维度对比，通过柏林供热网案例验证其实际价值，为提升建模效率与可解释性提供参考。
2025-05-20 math.OC
A Fast Relax-and-Round Approach to Unit Commitment for Data Center Own Generation
Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
本文提出了一种快速放松-舍入方法，用于解决数据中心自发电问题，显著提升了求解速度并保持精度。
2026-02-03 cs.DC cs.NA math.NA
Flexible unit commitment of a network-constrained combined heat and power system
在欧洲、后苏联国家和中国，大型热电联产（CHP）厂经常被用于向区域供热网供电。传统上，它们在热负荷后运行，电能被视为副产品，而现代趋势将它们纳入电力市场，以利用它们可以提供的灵活性。这意味着在满足热负荷要求的同时，必须考虑对电网的影响。详细介绍了一种求解网络约束下日前运行的热电联产机组组合问题的混合规划线性规划（MILP）最优化模型。所开发的模型帐户的无损耗直流网络近似的电力流的限制，以及一个详细的表征的热电联产单元与有用的效果，热和功率，一个和两个自变量（“自由度”）的功能，和热能存储。的热电联产测试系统与多个加热区的概述模型的计算验证的计算测试用例的形式。测试案例说明了能量存储、网络约束和多系统联合运行对实施灵活性的影响。所进行的研究强调了对多能源系统进行全面综合分析的重要性，以利用热电联产机组提供的操作灵活性。热电系统的联合运行可以获得经济、运行效率和环境效益。所开发的模型可以很容易地扩展到包括不同的多能源系统和技术，以及更复杂的能源传输网络的表示，以及依赖于一个或多个独立的，与天气相关的，变量的可再生能源的建模。
2018-09-25 math.OC
Toward Decarbonization of Chemical Manufacturing: Joint Optimization of Unit Commitment and Microgrid Operations
School of Chemical Engineering, Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学化学工程学院）；School of Industrial Engineering and Management, Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学工业工程与管理学院）
提出集中优化模型，联合优化电力系统机组组合与电化学蒸汽裂解微电网运行，通过两阶段求解法高效解决大规模MILP问题，发现30%电气化水平实现最大温室气体减排。
2026-08-11 math.OC
Congestion management via increasing integration of electric and thermal energy infrastructures
由于可再生能源发电在电网中造成的拥堵可以通过整合电力和热力基础设施来有效管理，后者以大型区域供热（DH）网络为代表，通常由大型热电联产（CHP）工厂供电。热电联产电厂可以通过调整热电比在电力市场上出售电力，进一步提高区域供热多公用事业的利润率。后者仅对某些热电联产厂是可能的，这些热电联产厂允许将两种商品的产生分离，即由两个自变量（自由度）提供的商品或通过将它们与热能储存和电力到热量（P2H）单元集成。因此，热电联产机组可以帮助电网的拥塞管理。提出了一种详细的混合整数线性规划（MILP）最优化模型，用于求解电力热力一体化系统网络约束下的机组组合问题。开发的模型包含热电联产装置的有用效果的详细表征，即，热量和功率，作为一个和两个自变量的函数。无损耗直流流近似模型的电力传输网络。区域供热模式包括使用燃气锅炉、电锅炉和热能储存。对IEEE 24总线系统进行的研究突出了对多能源系统进行综合分析的重要性，以利用电力和热力部门联合运行的灵活性，并管理电网中的拥塞。
2021-01-04 math.OC
Valid inequalities, preprocessing, and an effective heuristic for the uncapacitated three-level lot-sizing and replenishment problem with a distribution structure
本文研究了具有分销结构的无能力约束的三层批量和补充问题。在这个NP难问题中，一个单一的生产工厂将生产的产品发送到补充仓库，从那里将它们发送给零售商，以满足他们在有限的计划范围内的需求。该问题的目标是确定一个集成的生产和分销计划，使总成本最小化，其中包括固定的生产和运输设置以及可变的库存持有成本。我们描述了新的有效的不平等的空间中的一个标准的混合整数规划（MIP）制定和一个新的替代扩展MIP制定。我们表明，使用这样的扩展配方，有效的不等式具有类似的结构，在标准的允许实现更严格的线性松弛界限。此外，我们提出了一种预处理方法，以减少多商品MIP配方和多开始随机自下而上的动态规划为基础的启发式的大小。计算实验表明，使用有效的不等式的分支和切割的方法显着增加的MIP求解器的能力，以解决实例的最优性。此外，有效的不等式的扩展配方优于那些标准的解决实例的数量，运行时间和枚举节点的数量。此外，所提出的启发式算法能够在很短的计算时间内生成具有相当低的最优性差距的解决方案，即使是大的实例。将预处理方法与启发式相结合，可以实现在时间限制内解决最优性的解决方案的数量的增加，以及解决它们的平均时间的显着减少。
2021-03-11 cs.DS math.OC
Resource constrained shortest path algorithm for EDF short-term thermal production planning problem
电力网络中的机组组合问题是指在满足需求约束的前提下，企业如何选择生产计划的问题。它通常使用分解方法来解决，其中需求约束被放松，导致每个单元的一个定价子问题。在本文中，我们专注于在法国电力公司，一个主要的法国电力生产商的热单位的定价子问题。我们的目标是确定一个最佳的两天生产计划，使总成本最小化，同时尊重几个非线性操作约束。定价问题一般用动态规划来解决。然而，由于维数灾难，动态规划达到其极限时，额外的约束必须强制执行。我们将子问题建模为资源约束最短路径（RCSP）问题。利用第二作者最近介绍的RCSP算法，我们获得了数量级的速度相对于传统的RCSP算法。
2018-09-03 math.OC
Robust Integration of High-level Dispatchable Renewables in Power System Operation
可再生能源（RES）的日益普及需要更多的灵活性资源（FR），通常是热单位和存储，必须保持在系统中，以适应来自RES的不确定性。在本文中，RESS被认为是完全角色的市场参与者。他们可以在日前的市场中出价，并且他们向市场提供的电力是可控的，直到他们的最大可用电力。因此，RES是有效地可调度的，并且可以用作FR提供者。针对可调度的可再生能源，建立了两阶段鲁棒机组组合与调度模型。在第一阶段中，确定基本UC和调度。在第二阶段中，所有的FR包括RESS用于容纳不确定性，这是一个混合整数规划（MIP）问题。证明了对于内部极小化问题，无论强对偶是否成立，都可以直接判定极大极小问题的解。通过仅包括一个额外的场景来保证解决方案的鲁棒性。数值结果表明，该模型的有效性和传统的鲁棒UC模型与高水平RES渗透的优势。
2015-12-29 math.OC
DC-based Security Constraints Formulation: A Perspective of Primal-Dual Interior Point Method
直流网络安全约束在电力系统最优潮流、安全约束经济调度和安全约束机组组合等问题中得到了广泛的研究。线性移位因子，即，功率传输分布因子（PTDF）被广泛应用于取代直流潮流约束。然而，PTDF矩阵是非常密集的，使得它难以解决安全约束最优化问题。本文从稀疏结构的角度分析研究了基于PTDF的安全约束的计算效率问题。此外，提出了一种矩阵变换方法，用于在IPM迭代过程中恢复线性系的稀疏性。结果表明，该变换方法等价于求解以纯电压角表示的原始最优化问题，保留了稀疏结构，但引入了与母线总数的一到两倍成比例的附加变量和约束。常规的B- $θ$公式也是所提出的变换的变体。数值研究表明，稀疏性而不是变量和约束的大小是影响凸二次问题（QP）求解速度的关键因素，即，OPF和SCED问题。相比之下，稀疏性是不太可取的，当解决混合整数问题（MIP），如SCUC问题，其中重新优化技术是显着更重要的，对偶单纯形法，而不是IPM通常采用。
2023-03-03 cs.SY eess.SY math.OC
