基于检验数算法的机组组合方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明属于电力调度，具体涉及一种基于检验数算法的机组组合方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、求解机组组合(scuc)策略具备很多启发式方法，一般而言的做法是引入某些启发式方法融入传统的优化方法改进整体搜索和计算效率。通常，解决scuc问题的启发式方法可以分为两类：基于线性规划(lp)和基于混合整数线性规划(milp)方法。而用于求解scuc策略的常见启发式包括邻域法、潜水法和可行性泵法。潜水方法通常将二进制变量固定为使用技术舍入lp松弛解决方案，例如舍入和variable neighborhood diving(可变邻域潜水)。可行性泵法是通过采用各种舍入技术减少lp松弛解之间的距离和最接近的整数解。邻域法搜索在当前最佳附近改进解决方案可行解，以及松弛解，如松弛诱导邻域搜索(rins)和本地分支(lb)，它们已经被应用于cplex(数学优化技术)。然而，商业求解器是总是被视为大多数问题的黑匣子，仍然需要为许多复杂的不能直接解决的问题设计相应算法。现实中大规模的机组组合问题的瓶颈之一为首个原始可行解的探索。由于问题规模巨大，约束与变量数目多且复杂，这通常对混合整数规划求解器寻找首个可行解造成较大的困难。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对上述现有技术中的问题，提供一种基于检验数算法的机组组合方法、系统、设备及存储介质，采用根节点线性规划松弛的检验数固定原始启发式算法求解机组组合策略计算的初始解，提高机组组合寻优的效率。

2、为了实现上述目的，本发明有如下的技术方案：

3、第一方面，提供一种基于检验数算法的机组组合方法，包括：

4、求解预先建立的机组组合数学模型的线性规划形式，得到机组组合数学模型的松弛解；

5、根据机组组合数学模型的松弛解，将机组组合数学模型中的0-1变量按照线性规划形式松弛化后的目标值减少量大小进行排序；

6、按照所述目标值减少量大小的排序，设置阈值选取变量作为求解器热启动的值，通过所述求解器对机组组合数学模型进行求解，得到机组组合方案。

7、作为一种优选的方案，对所述机组组合数学模型的求解为基于shapley folkman定理的可分优化问题的求解。

8、作为一种优选的方案，所述基于shapley folkman定理的可分优化问题的表达式如下：

9、

10、式中，x为整数变量，y为连续变量，ci为可分求解域中第i个集合，n为可分求解域个数，i为变量序号，a为整数变量系数，b为连续变量系数，c为约束的常数项。

11、作为一种优选的方案，所述基于shapley folkman定理的可分优化问题与对应凸松弛的目标函数间隙为o(m)量级，m为问题的约束数，当问题的变量数超过约束数目达到阈值时，与凸松弛的相对对偶间隙减小至达到要求。

12、作为一种优选的方案，在按照所述目标值减少量大小的排序，设置阈值选取变量作为求解器热启动的值的步骤中，将大于0小于阈值ε1的0-1变量固定成0，小于1大于阈值ε2的0-1变量固定成1，在阈值ε1与阈值ε2之间的0-1变量中选取变量作为求解器热启动的值。

13、第二方面，提出所述基于检验数算法的机组组合方法在开源优化引擎scip上的应用。

14、第三方面，提出一种基于检验数算法的机组组合系统，包括：

15、线性规划求解模块，用于求解预先建立的机组组合数学模型的线性规划形式，得到机组组合数学模型的松弛解；

16、松弛化目标值减少量排序模块，用于根据机组组合数学模型的松弛解，将机组组合数学模型中的0-1变量按照线性规划形式松弛化后的目标值减少量大小进行排序；

17、求解器热启动值固定模块，用于按照所述目标值减少量大小的排序，设置阈值选取变量作为求解器热启动的值，通过所述求解器对机组组合数学模型进行求解，得到机组组合方案。

18、作为一种优选的方案，所述线性规划求解模块对所述机组组合数学模型的求解为基于shapley folkman定理的可分优化问题的求解。

19、作为一种优选的方案，所述线性规划求解模块对基于shapley folkman定理的可分优化问题进行求解时，基于shapley folkman定理的可分优化问题与对应凸松弛的目标函数间隙为o(m)量级，m为问题的约束数，当问题的变量数超过约束数目达到阈值时，与凸松弛的相对对偶间隙减小至达到要求。

20、作为一种优选的方案，所述求解器热启动值固定模块将大于0小于阈值ε1的0-1变量固定成0，小于1大于阈值ε2的0-1变量固定成1，在阈值ε1与阈值ε2之间的0-1变量中选取变量作为求解器热启动的值。

21、第四方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述的处理器执行所述的计算机程序时实现所述基于检验数算法的机组组合方法的步骤。

22、第五方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述的计算机程序被处理器执行时实现所述基于检验数算法的机组组合方法的步骤。

23、相较于现有技术，本发明的第一方面至少具有如下的有益效果：

24、根据机组组合问题的特征，本发明基于检验数算法的机组组合方法提出了基于根节点线性规划松弛的检验数固定(reduced cost fixing)原始启发式算法，利用机组组合问题变量数常常远多于变量数这一特征构造子问题，通过求解子问题获取原问题的高质量可行解。本发明方法能够有效地并启发式地找到合适的高质量可行解，搜索效率也有所提升。

25、相较于现有技术，本发明基于检验数算法的机组组合方法在开源优化引擎scip上能够得到很好的应用，尤其对于较低求解效率的通用优化引擎来说，如scip，本发明基于检验数算法的机组组合方法基本提升求解效率1倍左右，有效的提高了求解速度。

26、可以理解的是，上述第三方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

技术特征：

1.一种基于检验数算法的机组组合方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述基于检验数算法的机组组合方法，其特征在于，对所述机组组合数学模型的求解为基于shapley folkman定理的可分优化问题的求解。

3.根据权利要求2所述基于检验数算法的机组组合方法，其特征在于，所述基于shapley folkman定理的可分优化问题的表达式如下：

4.根据权利要求2所述基于检验数算法的机组组合方法，其特征在于，所述基于shapley folkman定理的可分优化问题与对应凸松弛的目标函数间隙为o(m)量级，m为问题的约束数，当问题的变量数超过约束数目达到阈值时，与凸松弛的相对对偶间隙减小至达到要求。

5.根据权利要求1所述基于检验数算法的机组组合方法，其特征在于，在按照所述目标值减少量大小的排序，设置阈值选取变量作为求解器热启动的值的步骤中，将大于0小于阈值ε1的0-1变量固定成0，小于1大于阈值ε2的0-1变量固定成1，在阈值ε1与阈值ε2之间的0-1变量中选取变量作为求解器热启动的值。

6.一种如权利要求1至5中任意一项所述基于检验数算法的机组组合方法在开源优化引擎scip上的应用。

7.一种基于检验数算法的机组组合系统，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述基于检验数算法的机组组合系统，其特征在于，所述线性规划求解模块对所述机组组合数学模型的求解为基于shapley folkman定理的可分优化问题的求解。

9.根据权利要求7所述基于检验数算法的机组组合系统，其特征在于，所述线性规划求解模块对基于shapley folkman定理的可分优化问题进行求解时，基于shapley folkman定理的可分优化问题与对应凸松弛的目标函数间隙为o(m)量级，m为问题的约束数，当问题的变量数超过约束数目达到阈值时，与凸松弛的相对对偶间隙减小至达到要求。

10.根据权利要求7所述基于检验数算法的机组组合系统，其特征在于，所述求解器热启动值固定模块将大于0小于阈值ε1的0-1变量固定成0，小于1大于阈值ε2的0-1变量固定成1，在阈值ε1与阈值ε2之间的0-1变量中选取变量作为求解器热启动的值。

11.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述的处理器执行所述的计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述基于检验数算法的机组组合方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述的计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述基于检验数算法的机组组合方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于检验数算法的机组组合方法、系统、设备及存储介质，属于电力调度技术领域，方法包括求解预先建立的机组组合数学模型的线性规划形式，得到机组组合数学模型的松弛解；根据机组组合数学模型的松弛解，将机组组合数学模型中的0‑1变量按照线性规划形式松弛化后的目标值减少量大小进行排序；按照所述目标值减少量大小的排序，设置阈值选取变量作为求解器热启动的值，通过所述求解器对机组组合数学模型进行求解，得到机组组合方案。本发明采用根节点线性规划松弛的检验数固定原始启发式算法求解机组组合策略计算的初始解，可以有效提高机组组合寻优的效率。

技术研发人员：蔡帜,陈准,葛冬冬,高建军,陈彦光,高文智,饶倩雯,郑陈达,宋少群,丁强,戴赛,李强,潘毅,崔晖,李博,张加力,许丹,李宇轩,胡晓静,徐晓彤,闫翠会,门德月,周明逸,刘升,胡静,路怡,燕京华,盛灿辉,张传成,屈富敏,李哲,张瑞雯,黄国栋,韩彬,胡晨旭,杨晓楠,王磊
受保护的技术使用者：中国电力科学研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14