Acceleration of umbrella constraint discovery in generation scheduling problems
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. Security-constrained optimal power flow (SCOPF) and security-constrained unit commitment (SCUC) problems are necessary tools to system operators for operational planning and near-to-real-time operation. The solution time of these problems are challenging mainly due to their inherent large size. Previous studies have shown that relatively few of those problems' constraints serve to enclose their feasible set of solutions. Therefore, the constraints that do not contribute to the feasible set of solutions could be discarded to decrease the size of these problems and their associated solution times. Umbrella constraint discovery (UCD) has been proposed to identify and rule out redundant constraints in dc-SCOPF problems. In this paper, we propose an improvement over the original UCD formulation that exploits the structure of its parent SCOPF problem. This new partial UCD approach can lead to significant speed-ups in terms of UCD solution time and size. Based on the encouraging results for partial UCD on SCOPF, we apply the technique on SCUC. Alike in SCOPF, partial UCD can efficiently strip out redundant (i.e. non-umbrella) constraints off SCUC. We find, however, that because of its structure, SCUC has a much lower proportion of non-umbrella constraints in comparison to SCOPF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».