基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法

1.本发明涉及电力系统及其自动化领域，具体是基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法。


背景技术：

2.电-气互联系统可实现电力能源和天然气能源之间的灵活互补支撑，是一种提高能源利用效率、助力能源结构转型的重要手段。电-气互联系统调度问题的数学本质是考虑天然气系统和电力系统物理约束的运筹优化，在确保电-气互联系统可有效应对负荷需求及清洁能源出力等运行工况变化的前提下，实现可调节资源的最佳配置，其精准性与高效性直接影响电-气互联系统的安全性与经济性。
3.由于模型中的离散变量和计算中的收敛性、鲁棒性要求，电-气互联系统调度决策问题通常被构建为混合整数线性规划(mixed integer linear programming,milp)形式，并普遍采用cplex、gurobi等商用milp求解器进行求解。然而，对天然气系统非线性物理运行规律的分段线性(piecewise linear formulation)处理引入了大量辅助离散变量及其相应约束，使得调度决策模型规模更大、复杂度更高，面临“组合爆炸”的求解瓶颈，对当前运筹优化技术提出了更严峻的挑战。
4.现有针对电-气互联系统调度决策问题求解的加速研究往往集中于外围模型处理，即在调用milp求解器之前利用电力系统专家经验或领域知识对milp模型的变量、约束和建模方式进行削减和重构，旨在尽可能降低后续求解器处理的复杂度。部分处理方式不影响milp模型的最优性，但是，为了大幅提高计算效率，很多外围模型处理方式采用启发式的方法削减运筹优化寻优空间，无法保证最优性甚至可行性。同时，也无法实现工程应用中对误差边界的准确评估。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，包括以下步骤：
6.1)构建电-气互联系统调度模型；
7.2)对电-气互联系统调度模型进行初步解算，得到n个松弛解，从而构建搜索信息数据集；
8.3)对搜索信息数据集进行评估，得到电-气互联系统调度模型最优解的上界；
9.4)基于电-气互联系统调度模型最优解的上界，对电-气互联系统调度模型进行后续解算，得到电-气互联系统调度模型最优解。
10.进一步，所述电-气互联系统调度模型包括电力系统调度模型和天然气系统调度模型。
11.进一步，所述电力系统调度模型的目标函数如下所示：
12.13.式中，分别表示调度时段集合和调度机组集合；常数分别表示各个机组的出力成本系数和启动成本系数；连续决策变量p
g,t
表示各个机组在各个时段的出力；离散决策变量x
g,t
表示机组g在t时段是否启动的标志；t表示任意调度时段；g表示任意调度机组；
14.电力系统调度模型的约束条件包括负荷平衡约束、线路潮流约束、机组离散决策变量之间的逻辑约束、机组容量约束、机组爬坡约束；
15.其中，负荷平衡约束如下所示：
[0016][0017]
式中，表示系统负荷集合；d表示任意系统负荷；常数d
d,t
表示各个负荷节点在各个时段的负荷；
[0018]
线路潮流约束如下所示：
[0019][0020]
式中，表示网络线路集合；b表示任意网络线路；常数fb表示各条线路的最大容量；常数ptdf
g,b
、常数ptdf
d,b
表示功率转移分布因子；
[0021]
机组离散决策变量之间的逻辑约束如下所示：
[0022][0023][0024][0025]
式中，离散决策变量y
g,t
,z
g,t
分别表示机组g在t时段的运行状态和是否关停的标志；常数分别表示各个机组最小启停时间；y
g,t-1
表示机组g在t-1时段的运行状态；x
g,j
离散决策变量x
g,t
表示机组g在j时段是否启动的标志；z
g,j
表示机组g在j时段是否关停的标志；
[0026]
机组容量约束如下所示：
[0027][0028]
式中，常数分别表示各个机组的最小出力和最大出力；
[0029]
爬坡约束如下所示：
[0030][0031][0032]
式中，常数分别表示各个机组的上/下爬坡速率和启动/关停速率。
[0033]
进一步，天然气系统调度模型的目标函数如下所示：
[0034]
[0035]
式中，分别表示气源和管道集合；s表示任意气源；m,n分别表示管道的始端和末端；常数分别表示气源成本系数和管存成本系数；连续决策变量f
s,t
,l
m,n,t
分别表示各个时段下各个气源的流出流量和各个管道的管存；
[0036]
天然气系统调度模型的约束条件包括气源出气约束、压缩机约束、气节点约束、管道约束；
[0037]
所述气源出气约束如下所示：
[0038][0039]
式中，常数fs、常数分别表示气源的最小出气和最大出气；
[0040]
所述压缩机约束包括压缩机流量上限约束、压缩机始末端压强约束；
[0041]
其中，压缩机流量上限约束如下所示：
[0042][0043]
式中，集合表示压缩机；下标v代表方向是流入压缩机，下标w代表方向是流出压缩机；常数表示压缩机容量上限；连续决策变量f
v,w,t
表示各个时段下流经压缩机的气流量；
[0044]
压缩机始末端压强约束如下所示：
[0045][0046]
式中，常数分别表示各个压缩机的压缩系数下限和上限；连续决策变量π
v,t
,π
w,t
分别表示各个时段下压缩机始末端压强；
[0047]
所述气节点约束包括节点压强约束和节点气流平衡约束；
[0048]
节点压强约束如下所示：
[0049][0050]
式中，表示气网节点集合；n'表示气网节点集合；常数分别表示各个节点的压强上下限；连续决策变量π
n,t
表示各个时段下各个节点的压强；
[0051]
节点气流平衡约束如下所示：
[0052][0053]
式中，分别表示燃气机组集合和气负荷集合；常数d
d,t
,η
v,w
分别表示节点气负荷和压缩机耗气系数；连续决策变量f
m,t
,f
n,t
分别表示管道始端和末端流入流出气流；连续决策变量f
s,t
表示各个时段下各个气源的流出流量；f
v,t
、f
w,t
分别表示流入压缩机、流出压缩机的气流量；
[0054]
燃气机组耗气f
g,t
如下所示：
[0055]
[0056]
式中，常数表示燃气机组耗气系数；
[0057]
管道约束包括管道容量约束、管存约束和weymouth方程；
[0058]
管道容量约束如下所示：
[0059][0060]
式中，常数表示各个管道的最大容量；f
m,n,t
表示t时段管道容量；
[0061]
管存约束如下所示：
[0062][0063][0064]
式中，常数表示各个管道的管存系数；l
m,n,t-1
分别表示t-1时段下各个管道的管存；
[0065]
weymouth方程如下所示：
[0066][0067]
式中，k
m,n
为常数；
[0068]
经过线性化处理的weymouth方程如下所示：
[0069]
h(x)＝∑
j∈{1,...,p}
(ajδj+bjuj)
ꢀꢀꢀ
(21)
[0070]
ujxj≤δj≤ujx
j+1
ꢀꢀꢀꢀ
(22)
[0071]
∑
j∈{1,...,p}
uj≤1
ꢀꢀꢀ
(23)
[0072]
∑
j∈{1,...,p}
δj＝x
ꢀꢀꢀꢀ
(24)
[0073]
式中，aj,bj表示每个分段内的一次线性函数；表示自变量位于的分段；p表示分段数量；辅助连续决策变量表示线性化后的自变量取值、辅助离散决策变量；h(x)表示weymouth方程的分段线性函数。
[0074]
进一步，对电-气互联系统调度模型进行解算的方法包括分支定界算法；
[0075]
所述搜索信息数据集的元素包括样本输入及对应的标签；所述样本输入为松弛解的目标函数取值obj，与该样本输入对应的标签记为样本输入及标签之间的映射关系为：
[0076]
其中，标签如下所示：
[0077][0078]
式中，j表示分段变量uj的索引。
[0079]
进一步，对搜索信息数据集进行评估的步骤包括：
[0080]
1)计算搜索信息数据集中所有样本与测试目标之间的距离d；所述测试目标是最优解的当前下界；
[0081]
其中，样本与测试目标之间的距离d如下所示：
[0082][0083]
式中，q属于d(obj,objq)最小的k个样本集合；objq为样本目标函数取值；
[0084]
2)计算分段辅助离散决策变量的有效取值范围和
[0085]
参数δ如下所示：
[0086][0087]
式中，参数
[0088]
3)基于有效取值范围和建立小规模辅助milp模型；
[0089]
4)求解小规模辅助milp模型，得到最优解的上界。
[0090]
进一步，小规模辅助milp模型如下所示：
[0091][0092][0093]
应用所述电气互联系统调度加速方法的系统，包括：
[0094]
模型构建单元：构建电-气互联系统调度模型；
[0095]
搜索信息数据集构建单元：对电-气互联系统调度模型进行解算，得到n个松弛解，从而构建搜索信息数据集；
[0096]
优化单元：对搜索信息数据集进行评估，得到电-气互联系统调度模型最优解的上界；
[0097]
解算单元：基于电-气互联系统调度模型最优解的上界，对电-气互联系统调度模型进行解算，得到电-气互联系统调度模型最优解。
[0098]
一种电子设备，包括：存储器、处理器以及数据总线，所述存储器存储所有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过数据总线通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行所述的方法。
[0099]
一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行所述的方法。
[0100]
本发明的技术效果是毋庸置疑的，本发明利用分支定界初始搜索过程中的信息辨识后续阶段需要着重优化的离散决策变量，从而构建并求解相应的小规模整数规划模型，并内嵌于现有商业求解器，引导分支定界算法剪除更多冗余搜索空间，在保证最优性的前提下加速电-气互联系统调度求解的收敛。
附图说明
[0101]
图1为所提方法基本框架；
[0102]
图2为不同分段数目的有效性验证；
[0103]
图3为不同负荷条件的有效性验证。
具体实施方式
[0104]
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
[0105]
实施例1：
[0106]
参见图1至图3，基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，包括以下步骤：
[0107]
1)构建电-气互联系统调度模型；
[0108]
2)对电-气互联系统调度模型进行初步解算，得到n个松弛解，从而构建搜索信息数据集；
[0109]
3)对搜索信息数据集进行评估，得到电-气互联系统调度模型最优解的上界；
[0110]
4)基于电-气互联系统调度模型最优解的上界，对电-气互联系统调度模型进行后续解算，得到电-气互联系统调度模型最优解。
[0111]
实施例2：
[0112]
基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，技术内容同实施例1，进一步的，所述电-气互联系统调度模型包括电力系统调度模型和天然气系统调度模型。
[0113]
实施例3：
[0114]
基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，技术内容同实施例1-2任一项，进一步的，所述电力系统调度模型的目标函数如下所示：
[0115][0116]
式中，分别表示调度时段集合和调度机组集合；常数分别表示各个机组的出力成本系数和启动成本系数；连续决策变量p
g,t
表示各个机组在各个时段的出力；离散决策变量x
g,t
表示机组g在t时段是否启动的标志；t表示任意调度时段；g表示任意调度机组；
[0117]
实施例4：
[0118]
基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，技术内容同实施例1-3任一项，进一步的，电力系统调度模型的约束条件包括负荷平衡约束、线路潮流约束、机组离散决策变量之间的逻辑约束、机组容量约束、机组爬坡约束；
[0119]
其中，负荷平衡约束如下所示：
[0120][0121]
式中，表示系统负荷集合；d表示任意系统负荷；常数d
d,t
表示各个负荷节点在各个时段的负荷；
[0122]
线路潮流约束如下所示：
[0123]
[0124]
式中，表示网络线路集合；b表示任意网络线路；常数fb表示各条线路的最大容量；常数ptdf
g,b
、常数ptdf
d,b
表示功率转移分布因子；
[0125]
机组离散决策变量之间的逻辑约束如下所示：
[0126][0127][0128][0129]
式中，离散决策变量y
g,t
,z
g,t
分别表示机组g在t时段的运行状态和是否关停的标志；常数分别表示各个机组最小启停时间；y
g,t-1
表示机组g在t-1时段的运行状态；x
g,j
离散决策变量x
g,t
表示机组g在j时段是否启动的标志；z
g,j
表示机组g在j时段是否关停的标志；
[0130]
机组容量约束如下所示：
[0131][0132]
式中，常数分别表示各个机组的最小出力和最大出力；
[0133]
爬坡约束如下所示：
[0134][0135][0136]
式中，常数分别表示各个机组的上/下爬坡速率和启动/关停速率。
[0137]
实施例5：
[0138]
基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，技术内容同实施例1-4任一项，进一步的，天然气系统调度模型的目标函数如下所示：
[0139][0140]
式中，分别表示气源和管道集合；s表示任意气源；m,n分别表示管道的始端和末端；常数分别表示气源成本系数和管存成本系数；连续决策变量f
s,t
,l
m,n,t
分别表示各个时段下各个气源的流出流量和各个管道的管存；
[0141]
实施例6：
[0142]
基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，技术内容同实施例1-5任一项，进一步的，天然气系统调度模型的约束条件包括气源出气约束、压缩机约束、气节点约束、管道约束；
[0143]
所述气源出气约束如下所示：
[0144][0145]
式中，常数fs、常数分别表示气源的最小出气和最大出气；
[0146]
所述压缩机约束包括压缩机流量上限约束、压缩机始末端压强约束；
[0147]
其中，压缩机流量上限约束如下所示：
[0148][0149]
式中，集合表示压缩机；下标v代表方向是流入压缩机，下标w代表方向是流出压缩机；常数表示压缩机容量上限；连续决策变量f
v,w,t
表示各个时段下流经压缩机的气流量；
[0150]
压缩机始末端压强约束如下所示：
[0151][0152]
式中，常数分别表示各个压缩机的压缩系数下限和上限；连续决策变量π
v,t
,π
w,t
分别表示各个时段下压缩机始末端压强；
[0153]
所述气节点约束包括节点压强约束和节点气流平衡约束；
[0154]
节点压强约束如下所示：
[0155][0156]
式中，表示气网节点集合；n'表示气网节点集合；常数分别表示各个节点的压强上下限；连续决策变量π
n,t
表示各个时段下各个节点的压强；
[0157]
节点气流平衡约束如下所示：
[0158][0159]
式中，分别表示燃气机组集合和气负荷集合；常数d
d,t
,η
v,w
分别表示节点气负荷和压缩机耗气系数；连续决策变量f
m,t
,f
n,t
分别表示管道始端和末端流入流出气流；连续决策变量f
s,t
表示各个时段下各个气源的流出流量；f
v,t
、f
w,t
分别表示流入压缩机、流出压缩机的气流量；下标v代表方向是流入压缩机，下标w代表方向是流出压缩机；下标v,w统称以上两种情况；
[0160]
燃气机组耗气f
g,t
如下所示：
[0161][0162]
式中，常数表示燃气机组耗气系数；
[0163]
管道约束包括管道容量约束、管存约束和weymouth方程；
[0164]
管道容量约束如下所示：
[0165][0166]
式中，常数表示各个管道的最大容量；f
m,n,t
表示t时段管道容量；
[0167]
管存约束如下所示：
[0168][0169][0170]
式中，常数表示各个管道的管存系数；l
m,n,t-1
分别表示t-1时段下各个管道的管存；
[0171]
weymouth方程如下所示：
[0172][0173]
式中，k
m,n
为常数；
[0174]
经过线性化处理的weymouth方程如下所示：
[0175]
h(x)＝∑
j∈{1,...,p}
(ajδj+bjuj)
ꢀꢀꢀ
(21)
[0176]
ujxj≤δj≤ujx
j+1
ꢀꢀꢀ
(22)
[0177]
∑
j∈{1,...,p}
uj≤1
ꢀꢀꢀꢀ
(23)
[0178]
∑
j∈{1,...,p}
δj＝x
ꢀꢀꢀꢀ
(24)
[0179]
式中，aj,bj表示每个分段内的一次线性函数；表示自变量位于的分段；p表示分段数量；辅助连续决策变量表示线性化后的自变量取值、辅助离散决策变量；h(x)表示weymouth方程的分段线性函数。
[0180]
实施例7：
[0181]
基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，技术内容同实施例1-6任一项，进一步的，对电-气互联系统调度模型进行解算的方法包括分支定界算法；
[0182]
所述搜索信息数据集的元素包括样本输入及对应的标签；所述样本输入为松弛解的目标函数取值obj，与该样本输入对应的标签记为样本输入及标签之间的映射关系为：
[0183]
其中，标签如下所示：
[0184][0185]
式中，j表示分段变量uj的索引，在建模时得到，参考式21。
[0186]
实施例8：
[0187]
基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，技术内容同实施例1-7任一项，进一步的，对搜索信息数据集进行评估的步骤包括：
[0188]
1)计算搜索信息数据集中所有样本与测试目标之间的距离d；所述测试目标是最优解的当前下界；
[0189]
其中，样本与测试目标之间的距离d如下所示：
[0190]
[0191]
式中，q属于d(obj,objq)最小的k个样本集合；objq为样本目标函数取值；
[0192]
2)计算分段辅助离散决策变量的有效取值范围和
[0193]
参数δ如下所示：
[0194][0195]
式中，参数
[0196]
3)基于有效取值范围和建立小规模辅助milp模型；
[0197]
4)求解小规模辅助milp模型，得到最优解的上界。
[0198]
实施例9：
[0199]
基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，技术内容同实施例1-8任一项，进一步的，小规模辅助milp模型如下所示：
[0200][0201][0202]
实施例10：
[0203]
应用实施例1-9任一项所述基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法的系统，包括：
[0204]
模型构建单元：构建电-气互联系统调度模型；
[0205]
搜索信息数据集构建单元：对电-气互联系统调度模型进行解算，得到n个松弛解，从而构建搜索信息数据集；
[0206]
优化单元：对搜索信息数据集进行评估，得到电-气互联系统调度模型最优解的上界；
[0207]
解算单元：基于电-气互联系统调度模型最优解的上界，对电-气互联系统调度模型进行解算，得到电-气互联系统调度模型最优解。
[0208]
该系统工作时，执行实施例1-9任一项所述方法的步骤。
[0209]
实施例11：
[0210]
应用实施例1-10任一项所述基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法的系统，还包括存储单元；
[0211]
所述存储单元用于存储模型构建单元、搜索信息数据集构建单元、优化单元、解算单元的数据。
[0212]
实施例12：
[0213]
应用实施例1-10任一项所述基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法的系统，技术内容同实施例11，进一步的，该系统工作时，执行以下步骤：
[0214]
1)构建电-气互联系统调度模型；
[0215]
2)对所述电-气互联系统调度模型进行初步解算，得到n个松弛解，构建搜索信息数据集；
[0216]
3)对所述搜索信息数据集进行评估，得到电-气互联系统调度模型最优解的上界；
[0217]
4)基于电-气互联系统调度模型最优解的上界，对电-气互联系统调度模型进行后续解算，得到电-气互联系统调度模型最优解。
[0218]
2.根据权利要求1所述的电气互联系统调度加速方法，其特征在于，所述电-气互联系统调度模型包括电力系统调度模型和天然气系统调度模型。
[0219]
实施例13：
[0220]
应用实施例1-10任一项所述基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法的系统，技术内容同实施例11-12任一项，进一步的，所述电力系统调度模型的目标函数如下所示：
[0221][0222]
式中，分别表示调度时段集合和调度机组集合；常数分别表示各个机组的出力成本系数和启动成本系数；连续决策变量p
g,t
表示各个机组在各个时段的出力；离散决策变量x
g,t
表示机组g在t时段是否启动的标志；t表示任意调度时段；g表示任意调度机组；
[0223]
电力系统调度模型的约束条件包括负荷平衡约束、线路潮流约束、机组离散决策变量之间的逻辑约束、机组容量约束、机组爬坡约束；
[0224]
其中，负荷平衡约束如下所示：
[0225][0226]
式中，表示系统负荷集合；d表示任意系统负荷；常数d
d,t
表示各个负荷节点在各个时段的负荷；
[0227]
线路潮流约束如下所示：
[0228][0229]
式中，表示网络线路集合；b表示任意网络线路；常数ptdf,fb分别表示功率转移分布因子和各条线路的最大容量；
[0230]
机组离散决策变量之间的逻辑约束如下所示：
[0231][0232][0233][0234]
式中，离散决策变量y
g,t
,z
g,t
分别表示机组g在t时段的运行状态和是否关停的标志；常数分别表示各个机组最小启停时间；y
g,t-1
表示机组g在t-1时段的运行状态；x
g,j
离散决策变量x
g,t
表示机组g在j时段是否启动的标志；z
g,j
表示机组g在j时段是否关停的标志；
[0235]
机组容量约束如下所示：
[0236][0237]
式中，常数分别表示各个机组的最小出力和最大出力；
[0238]
爬坡约束如下所示：
[0239][0240][0241]
式中，常数分别表示各个机组的上/下爬坡速率和启动/关停速率。
[0242]
实施例14：
[0243]
应用实施例1-10任一项所述基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法的系统，技术内容同实施例11-13任一项，进一步的，天然气系统调度模型的目标函数如下所示：
[0244][0245]
式中，分别表示气源和管道集合；s表示任意气源；m,n分别表示管道的始端和末端；常数分别表示气源成本系数和管存成本系数；连续决策变量f
s,t
,l
m,n,t
分别表示各个时段下各个气源的流出流量和各个管道的管存；
[0246]
天然气系统调度模型的约束条件包括气源出气约束、压缩机约束、气节点约束、管道约束；
[0247]
所述气源出气约束如下所示：
[0248][0249]
式中，常数fs分别表示气源的最小出气和最大出气；
[0250]
所述压缩机约束包括压缩机流量上限约束、压缩机始末端压强约束；
[0251]
其中，压缩机流量上限约束如下所示：
[0252][0253]
式中，集合表示压缩机；下标v代表方向是流入压缩机，下标w代表方向是流出压缩机；常数表示压缩机容量上限；连续决策变量f
v,w,t
表示各个时段下流经压缩机的气流量；
[0254]
压缩机始末端压强约束如下所示：
[0255][0256]
式中，常数分别表示各个压缩机的压缩系数下限和上限；连续决策变量π
v,t
,π
w,t
分别表示各个时段下压缩机始末端压强；
[0257]
所述气节点约束包括节点压强约束和节点气流平衡约束；
[0258]
节点压强约束如下所示：
[0259][0260]
式中，表示气网节点集合；n'表示气网节点集合；常数分别表示各个节点的压强上下限；连续决策变量π
n,t
表示各个时段下各个节点的压强；
[0261]
节点气流平衡约束如下所示：
[0262][0263]
式中，分别表示燃气机组集合和气负荷集合；常数d
d,t
,η
v,w
分别表示节点气负荷和压缩机耗气系数；连续决策变量f
m,t
,f
n,t
分别表示管道始端和末端流入流出气流；连续决策变量f
s,t
表示各个时段下各个气源的流出流量；
[0264]
燃气机组耗气f
g,t
如下所示：
[0265][0266]
式中，常数表示燃气机组耗气系数；
[0267]
管道约束包括管道容量约束、管存约束和weymouth方程；
[0268]
管道容量约束如下所示：
[0269][0270]
式中，常数表示各个管道的最大容量；f
m,n,t
表示t时段管道容量；
[0271]
管存约束如下所示：
[0272][0273][0274]
式中，常数表示各个管道的管存系数；l
m,n,t-1
分别表示t-1时段下各个管道的管存；
[0275]
weymouth方程如下所示：
[0276][0277]
经过线性化处理的weymouth方程如下所示：
[0278]
h(x)＝∑
j∈{1,...,p}
(ajδj+bjuj)
ꢀꢀꢀꢀ
(50)
[0279]
ujxj≤δj≤ujx
j+1
ꢀꢀꢀꢀ
(51)
[0280]
∑
j∈{1,...,p}
uj≤1
ꢀꢀꢀꢀ
(52)
[0281]
∑
j∈{1,...,p}
δj＝x
ꢀꢀꢀꢀ
(53)
[0282]
式中，aj,bj表示每个分段内的一次线性函数；表示自变量位于的分段；p表示分段数量；辅助连续决策变量表示线性化后的自变量取值、辅助
离散决策变量；h(x)表示weymouth方程的分段线性函数。
[0283]
实施例15：
[0284]
应用实施例1-10任一项所述基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法的系统，技术内容同实施例11-14任一项，进一步的，对电-气互联系统调度模型进行解算的方法包括分支定界算法；
[0285]
所述搜索信息数据集的元素包括样本输入及对应的标签；所述样本输入为松弛解的目标函数取值obj，与该样本输入对应的标签记为样本输入及标签之间的映射关系为：
[0286]
其中，标签如下所示：
[0287][0288]
式中，j表示分段变量uj的索引。
[0289]
实施例16：
[0290]
应用实施例1-10任一项所述基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法的系统，技术内容同实施例11-15任一项，进一步的，对搜索信息数据集进行评估的步骤包括：
[0291]
1)计算搜索信息数据集中所有样本与测试目标之间的距离d；所述测试目标是最优解的当前下界；
[0292]
其中，样本与测试目标之间的距离d如下所示：
[0293][0294]
式中，q属于d(obj,objq)最小的k个样本集合；
[0295]
2)计算分段辅助离散决策变量的有效取值范围和
[0296]
参数δ如下所示：
[0297][0298]
3)基于有效取值范围和建立小规模辅助milp模型；
[0299]
4)求解小规模辅助milp模型，得到最优解的上界。
[0300]
实施例17：
[0301]
应用实施例1-10任一项所述基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法的系统，技术内容同实施例11-16任一项，进一步的，小规模辅助milp模型如下所示：
[0302][0303][0304]
实施例18：
[0305]
一种电子设备，包括：存储器、处理器以及数据总线，所述存储器存储所有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过数据总线通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行实施例1-9任一项所述的方法。
[0306]
实施例19：
[0307]
一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行实施例1-9任一项所述的方法。
[0308]
实施例20：
[0309]
基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，内容如下：
[0310]
首先，构建搜索信息数据集。基于分支定界初始搜索阶段产生的大量松弛解信息，构建有助于评估分段辅助离散决策变量在最优解中取值的搜索信息数据集。
[0311]
其次，评估分段辅助离散决策变量。基于k近邻回归算法(k-nearest neighbours regression,knn)拟合搜索信息数据集，得到分段辅助离散决策变量的有效取值范围评估结果。
[0312]
然后，构建小规模辅助milp模型。基于取值评估结果构建削减大量分段辅助离散决策变量的小规模辅助milp模型，通过高效求解与可行性修复策略获得电-气互联系统调度决策问题的高质量可行解，并将其用于辅助分支定界算法剪除冗余搜索空间，在保证最优性的前提下加速收敛。
[0313]
最后，基于rts-gmlc电力系统和天然气系统不同负荷水平及线性分段数下的30个算例仿真结果说明，相比于直接使用商业milp求解器，所提方法在不损失最优性的前提下可实现平均4.20倍的加速，验证了所提方法的有效性。
[0314]
本发明具体方法步骤如下：
[0315]
(1)构建电-气互联系统调度模型
[0316]
1.1)建立电力系统调度模型
[0317]
电力系统侧的调度决策成本主要由机组出力成本和机组启动成本两部分构成：
[0318][0319]
其中集合分别表示调度时段和调度机组；常数分别表示各个机组的出力成本系数和启动成本系数；连续决策变量p
g,t
表示各个机组在各个时段的出力；离散决策变量x
g,t
表示各个机组在各个时段是否启动的标志(即从关机到开机)。
[0320]
系统侧约束包括负荷平衡约束和线路潮流约束。负荷平衡约束要求各个时段下机组出力之和与系统负荷相等：
[0321][0322]
其中集合表示系统负荷；常数d
d,t
表示各个负荷节点在各个时段的负荷。线路潮流约束通常采用直流潮流形式取代非线性交流潮流，要求各个时段下各条线路的支路潮流功率不大于线路容量：
[0323]
[0324]
其中集合表示网络线路；常数ptdf,fb分别表示功率转移分布因子(power transfer distribution factor,ptdf)和各条线路的最大容量。
[0325]
各个机组需要满足的约束包括离散决策变量之间的逻辑约束、容量约束、爬坡约束。逻辑约束通过最小启停时间等联系离散决策变量(均为0-1变量)：
[0326][0327][0328][0329]
其中离散决策变量y
g,t
,z
g,t
分别表示各个机组在各个时段的运行状态(开/关)和是否关停的标志(即从开机到关机)；常数分别表示各个机组最小启停时间。容量约束限制机组出力上下限：
[0330][0331]
其中常数分别表示各个机组的最小出力和最大出力。爬坡约束限制了机组出力在相邻时段之间的变化速率：
[0332][0333][0334]
其中常数分别表示各个机组的上/下爬坡速率和启动/关停速率。
[0335]
1.2)建立天然气系统调度模型
[0336]
天然气系统包括气源、管道、压缩机、燃气机等设备，需满足各自的物理运行约束。
[0337]
天然气系统侧的调度决策成本主要由气源成本和管存成本两部分组成：
[0338][0339]
其中集合分别表示气源和管道，m,n分别表示管道的始端和末端；常数分别表示气源成本系数和管存成本系数；连续决策变量f
s,t
,l
m,n,t
分别表示各个时段下各个气源的流出流量和各个管道的管存。
[0340]
气源出气需满足上下限约束：
[0341][0342]
其中常数分别表示气源的最小出气和最大出气。
[0343]
各个压缩机需要满足的约束包括流量上限约束和始末端压强约束。流量上限约束限制了流经压缩机的气流量：
[0344][0345]
其中集合表示压缩机，v,w分别表示压缩机的始端和末端；常数表示压缩机
容量上限；连续决策变量f
v,w,t
表示各个时段下流经压缩机的气流量。始末端压强约束限制了压缩机始末端的气网节点压强：
[0346][0347]
其中常数分别表示各个压缩机的压缩系数下限和上限；连续决策变量π
v,t
,π
w,t
分别表示各个时段下压缩机始末端压强。
[0348]
气节点约束包括节点压强约束和节点气流平衡约束。节点压强约束限制了各个气节点的压强：
[0349][0350]
其中集合表示气网节点；常数分别表示各个节点的压强上下限；连续决策变量π
n,t
表示各个时段下各个节点的压强。节点气流平衡约束要求各个时段下各个气节点流入和流出的气流总量相等，其中流入节点的气流包括气源出气、管道末端流出气流和压缩机末端流出气流，流出节点或消耗的气流包括燃气机组耗气、气负荷、管道始端流入气流、压缩机始端流入气流和压缩机耗气：
[0351][0352]
其中集合分别表示燃气机组和气负荷；常数d
d,t
,η
v,w
分别表示节点气负荷和压缩机耗气系数；连续决策变量f
m,t
,f
n,t
分别表示管道始端和末端流入流出气流，f
g,t
表示燃气机组耗气：
[0353][0354]
其中常数表示燃气机组耗气系数。
[0355]
各个管道需要满足的约束包括管道容量约束、管存约束和weymouth方程。管道容量约束限制了管道流量：
[0356][0357]
其中常数表示各个管道的最大容量。管存约束限制了管道始末端压强和随时段变化的管存量：
[0358][0359][0360]
其中常数表示各个管道的管存系数。weymouth方程使用二次函数的形式建立管道流量和管道始末端节点压强的关系：
[0361]
[0362]
1.3)分段线性化处理weymouth方程
[0363]
对于自变量取值范围为x的非线性函数f(x)，引入辅助连续决策变量表示线性化后的自变量取值、辅助离散决策变量(均为0-1变量)表示自变量位于的分段，将f(x)通过分段为p的如下线性函数h(x)替代：
[0364]
h(x)＝∑
j∈{1,...,p}
(ajδj+bjuj)
ꢀꢀꢀ
(21)
[0365]
其中aj,bj表示每个分段内由两者(a、b参数)构成的一次线性函数。且满足如下约束：
[0366]
ujxj≤δj≤ujx
j+1
ꢀꢀꢀ
(22)
[0367]
∑
j∈{1,...,p}
uj≤1
ꢀꢀꢀ
(23)
[0368]
∑
j∈{1,...,p}
δj＝x
ꢀꢀꢀ
(24)
[0369]
分别对管道流量和节点压强应用分段线性化处理，即可线性化weymouth方程，使得电-气互联系统调度决策问题转变为milp形式。
[0370]
(2)构建搜索信息数据集
[0371]
每个松弛解都表示搜索信息数据集中的一个样本，令分支定界初始搜索阶段收集的样本总数为n。每个样本由输入和标签构成。样本输入表示该松弛解区别于其他松弛解的信息，因此采用松弛解的目标函数取值obj作为输入。松弛解提供的分段辅助离散决策变量有效取值范围信息有三种原始形式：uj＝1，uj＝0或0＜uj＜1，为确定最优解中uj＝1可能的分段集合，采用uj＝1和0＜uj＜1中j的平均值作为标签，即：
[0372][0373]
对所有需要分段线性化处理的非线性函数成立。因此，搜索信息数据集构建了输入和标签之间的映射关系：
[0374]
(3)评估分段辅助离散决策变量
[0375]
knn结构简单，基本原理是计算相邻k个邻域标签的平均值。通常采用欧式距离计算测试样本和每个训练样本之间的距离：
[0376][0377]
由于搜索信息数据集中的样本输入只有一维，因此该距离也等同于目标函数取值之间的绝对差值。以当前下界目标函数取值作为knn的输入，knn对测试样本的输出结果即为：
[0378][0379]
其中q属于d(obj,objq)最小的k个样本集合。因此，knn的输出结果可以被邻域数目k直接调整。通常来说，k设置得越大，考虑的松弛解信息就越多，评估得到的分段辅助离散决策变量有效取值范围也就越大。
[0380]
(4)构建小规模辅助milp模型
[0381]
令分别为分段辅助离散决策变量有效取值(即取值为1)的上
下界，即修改分段线性约束(23)如下：
[0382][0383][0384]
当p＝1，时，式(28)-(29)和原始分段线性约束(23)等价；否则，式(28)-(29)表示将分段数目从p减少到
[0385]
考虑到简便性，假设辅助离散决策变量的有效取值范围关于j
*
对称，并分别对j
*
向上、向下取整后得到分段辅助离散决策变量的有效取值范围和其中：
[0386][0387]
可知，δ设置得越大，分段辅助离散决策变量的有效取值范围也就越大。
[0388]
由于在辅助milp模型中大幅削减了分段数目，因此如果分段辅助离散变量的有效取值范围评估过窄，则辅助milp模型有可能不可行，从而对主进程中的分支定界搜索加速不起作用；另一方面，如果该范围评估过宽，则辅助milp模型的求解耗时较长，对主进程中的分支定界搜索效率提升有限。为平衡辅助milp模型的可行性和求解效率，参数k,δ可联合确定分段取值范围，且δ的影响更大。因此，设置一组逐次递进的k,δ参数：
[0389][0390]
式(31)控制辅助milp模型的离散决策变量规模从小到大，从而在有限耗时内迅速找到一组参数使得辅助milp模型可行，同时不过度损失求解效率。
[0391]
(5)并行内嵌求解器
[0392]
如图1所示，通过主进程和子进程并行交互实现。其中主进程即为milp求解器求解过程，将分支定界算法搜索过程中获得的信息提供给子进程，并接收子进程提供的可行解用于加速搜索；子进程收集主进程搜索信息用于评估分段辅助离散决策变量的有效取值范围，从而构建分段数目削减后的小规模辅助milp模型，最后基于可行性修复方法求解该模型获得高质量可行解。由于该辅助milp模型没有改变其他物理运行约束，因此获得的可行解也是原始milp模型的可行解，可以用于改进主进程中的上界。
[0393]
伪代码如表1所示。
[0394]
表1所提方法伪代码流程
[0395][0396]
实施例14：
[0397]
基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法的验证实验，内容如下：
[0398]
本节通过rts-gmlc电力系统和天然气系统联合构成的测试算例验证本发明有效性。其中电力系统有73个节点，158台机组(含2台燃气机组)，120条线路；天然气系统有10个节点，2个气源，3条管道，3个压缩机；调度时段为24小时。测试设备为intel i5-9300hcpu，ram 32g。使用的milp求解器为通过python接口调用的cplex 12.9，求解终止条件为milp gap达到0.01％或求解时间达到10000秒。
[0399]
算法有效性的对比基准是使用默认参数设置和16线程并行的cplex直接求解；所提方法设置主进程和子进程分别调用单线程计算，其中分支定界松弛解的收集阈值设置为总数大于n＝300，可行性修复参数依次取：
[0400]
(k,δ)∈{(100,0),(200,0),(300,0),(100,1),(200,1),(300,1)}(1)
[0401]
1、不同分段数目的有效性验证
[0402]
在同一电-气互联系统中，考虑分段线性数目不同构建相应的milp模型，对比cplex和所提方法的求解效率，其结果如图2所示。数值结果显示，所提方法在分段数目取值15-20的范围内的求解耗时均低于cplex，验证了所提方法在不同分段数目下的有效性。其中，cplex求解耗时范围为1245.69-10000秒(分段数目19的算例被终止条件截止)，所提方法求解耗时为270.98-1188.97秒，加速比(cplex求解耗时/所提方法求解耗时)为1.60-36.90倍以上(分段数目19的算例加速比大于36.90倍)，平均加速11.28倍。
[0403]
此外，图2显示，随着分段数目的增加，直接调用cplex求解将带来的计算负担陡增，而所提方法能够显著缓解这一瓶颈，从而在提高分段线性化建模精度的同时，也提高了
电-气互联系统的调度决策效率。
[0404]
2、不同负荷条件的有效性验证
[0405]
以不同的负荷曲线、不同的分段数目构建电-气互联系统调度决策模型共计30个。cplex和所提方法的求解效率对比如图3所示，其中纵坐标为指数坐标。
[0406]
数值结果显示，所提方法在不同算例的求解耗时均低于cplex，验证了所提方法在不同负荷条件下的有效性。其中，cplex求解耗时范围为216.38-5671.70秒，所提方法求解耗时范围为72.33-734.36秒，加速比为1.64-13.52倍，平均加速4.20倍。
[0407]
综上所述，本发明提出了基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速算法，利用分支定界初始搜索过程中的信息辨识后续阶段需要着重优化的离散决策变量，从而构建并求解相应的小规模整数规划模型，并内嵌于现有商业求解器，引导分支定界算法剪除更多冗余搜索空间，在保证最优性的前提下加速电-气互联系统调度求解的收敛。实例研究表明，本发明更有利于电气互联系统调度计算的需求。
[0408]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本技术实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言java和直译式脚本语言javascript等。
[0409]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0410]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0411]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0412]
尽管已描述了本技术的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术范围的所有变更和修改。
[0413]
显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：
1.基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，其特征在于，包括：构建所述电-气互联系统调度模型。对所述电-气互联系统调度模型进行初步解算，得到n个松弛解，构建搜索信息数据集；对所述搜索信息数据集进行评估，得到电-气互联系统调度模型最优解的上界；基于电-气互联系统调度模型最优解的上界，对电-气互联系统调度模型进行后续解算，得到电-气互联系统调度模型最优解。2.根据权利要求1所述的基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，其特征在于，所述电-气互联系统调度模型包括电力系统调度模型和天然气系统调度模型。3.根据权利要求2所述的基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，其特征在于，所述电力系统调度模型的目标函数如下所示：式中，分别表示调度时段集合和调度机组集合；常数分别表示各个机组的出力成本系数和启动成本系数；连续决策变量p
g,t
表示各个机组在各个时段的出力；离散决策变量x
g,t
表示机组g在t时段是否启动的标志；t表示任意调度时段；g表示任意调度机组；电力系统调度模型的约束条件包括负荷平衡约束、线路潮流约束、机组离散决策变量之间的逻辑约束、机组容量约束、机组爬坡约束；其中，负荷平衡约束如下所示：式中，表示系统负荷集合；d表示任意系统负荷；常数d
d,t
表示各个负荷节点在各个时段的负荷；线路潮流约束如下所示：式中，表示网络线路集合；b表示任意网络线路；常数f
b
表示各条线路的最大容量；常数ptdf
g,b
、常数ptdf
d,b
表示功率转移分布因子；机组离散决策变量之间的逻辑约束如下所示：机组离散决策变量之间的逻辑约束如下所示：机组离散决策变量之间的逻辑约束如下所示：式中，离散决策变量y
g,t
,z
g,t
分别表示机组g在t时段的运行状态和是否关停的标志；常数分别表示各个机组最小启停时间；y
g,t-1
表示机组g在t-1时段的运行状态；x
g,j
离散决策变量x
g,t
表示机组g在j时段是否启动的标志；z
g,j
表示机组g在j时段是否关停的标志；
机组容量约束如下所示：式中，常数p
g
,分别表示各个机组的最小出力和最大出力；爬坡约束如下所示：爬坡约束如下所示：式中，常数分别表示各个机组的上/下爬坡速率和启动/关停速率。4.根据权利要求2所述的基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，其特征在于，天然气系统调度模型的目标函数如下所示：式中，分别表示气源和管道集合；s表示任意气源；m,n分别表示管道的始端和末端；常数分别表示气源成本系数和管存成本系数；连续决策变量f
s,t
,l
m,n,t
分别表示各个时段下各个气源的流出流量和各个管道的管存；天然气系统调度模型的约束条件包括气源出气约束、压缩机约束、气节点约束、管道约束；所述气源出气约束如下所示：式中，常数f
s
、常数分别表示气源的最小出气和最大出气；所述压缩机约束包括压缩机流量上限约束、压缩机始末端压强约束；其中，压缩机流量上限约束如下所示：式中，集合表示压缩机；下标v代表方向是流入压缩机，下标w代表方向是流出压缩机；常数表示压缩机容量上限；连续决策变量f
v,w,t
表示各个时段下流经压缩机的气流量；压缩机始末端压强约束如下所示：式中，常数π
v,w
,分别表示各个压缩机的压缩系数下限和上限；连续决策变量π
v,t
,π
w,t
分别表示各个时段下压缩机始末端压强；所述气节点约束包括节点压强约束和节点气流平衡约束；节点压强约束如下所示：式中，表示气网节点集合；n'表示气网节点集合；常数π
n
分别表示各个节点的压
强上下限；连续决策变量π
n,t
表示各个时段下各个节点的压强；节点气流平衡约束如下所示：式中，分别表示燃气机组集合和气负荷集合；常数d
d,t
,η
v,w
分别表示节点气负荷和压缩机耗气系数；连续决策变量f
m,t
,f
n,t
分别表示管道始端和末端流入流出气流；连续决策变量f
s,t
表示各个时段下各个气源的流出流量；f
v,t
、f
w,t
分别表示流入压缩机、流出压缩机的气流量；燃气机组耗气f
g,t
如下所示：式中，常数α
g
,β
g
,表示燃气机组耗气系数；管道约束包括管道容量约束、管存约束和weymouth方程；管道容量约束如下所示：式中，常数表示各个管道的最大容量；f
m,n,t
表示t时段管道容量；管存约束如下所示：管存约束如下所示：式中，常数表示各个管道的管存系数；l
m,n,t-1
分别表示t-1时段下各个管道的管存；weymouth方程如下所示：式中，k
m,n
为常数；经过线性化处理的weymouth方程如下所示：h(x)＝∑
j∈{1,...,p}
(a
j
δ
j
+b
j
u
j
)
ꢀꢀꢀꢀ
(21)u
j
x
j
≤δ
j
≤u
j
x
j+1
ꢀꢀꢀꢀ
(22)∑
j∈{1,...,p}
u
j
≤1
ꢀꢀꢀꢀ
(23)∑
j∈{1,...,p}
δ
j
＝x
ꢀꢀꢀꢀ
(24)式中，a
j
,b
j
表示每个分段内的一次线性函数；表示自变量位于的分段；p表示分段数量；辅助连续决策变量表示线性化后的自变量取值、辅助离散决策变量；h(x)表示weymouth方程的分段线性函数。5.根据权利要求1所述的基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，其特
征在于，对电-气互联系统调度模型进行解算的方法包括分支定界算法；所述搜索信息数据集的元素包括样本输入及对应的标签；所述样本输入为松弛解的目标函数取值obj，与该样本输入对应的标签记为样本输入及标签之间的映射关系为：其中，标签如下所示：式中，j表示分段变量u
j
的索引。6.根据权利要求1所述的基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，其特征在于，对搜索信息数据集进行评估的步骤包括：1)计算搜索信息数据集中所有样本与测试目标之间的距离d；所述测试目标是最优解的当前下界；其中，样本与测试目标之间的距离d如下所示：式中，q属于d(obj,obj
q
)最小的k个样本集合；obj
q
为样本目标函数取值；2)计算分段辅助离散决策变量的有效取值范围和参数δ如下所示：式中，参数3)基于有效取值范围和建立小规模辅助milp模型；4)求解小规模辅助milp模型，得到最优解的上界。7.根据权利要求1所述的基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，其特征在于，小规模辅助milp模型如下所示：征在于，小规模辅助milp模型如下所示：8.基于权利要求1-7任一项所述方法的电气互联系统调度加速系统，其特征在于，包括：模型构建单元：构建电-气互联系统调度模型；搜索信息数据集构建单元：对电-气互联系统调度模型进行解算，得到n个松弛解，从而构建搜索信息数据集；优化单元：对搜索信息数据集进行评估，得到电-气互联系统调度模型最优解的上界；
解算单元：基于电-气互联系统调度模型最优解的上界，对电-气互联系统调度模型进行解算，得到电-气互联系统调度模型最优解。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及数据总线，所述存储器存储所有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过数据总线通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，包括以下步骤：1)构建电-气互联系统调度模型；2)对电-气互联系统调度模型进行解算，得到N个松弛解，从而构建搜索信息数据集；3)对搜索信息数据集进行评估，得到电-气互联系统调度模型最优解的上界；4)基于电-气互联系统调度模型最优解的上界，对电-气互联系统调度模型进行解算，得到电-气互联系统调度模型最优解。本发明可以在保证最优性的前提下加速电-气互联系统调度求解的收敛。气互联系统调度求解的收敛。气互联系统调度求解的收敛。


技术研发人员：卢毓东 高倩 杨知方 余娟 方云辉 王新迎
受保护的技术使用者：重庆大学 中国电力科学研究院有限公司 国家电网有限公司
技术研发日：2023.06.21
技术公布日：2023/10/7