Fast Heuristics for Transmission-Line Switching
Notice bibliographique
Résumé
The optimal transmission switching (OTS) problem, a mixed-integer program (MIP), has been proposed as a way to choose lines to take out of service to reduce generation costs. One impediment to the use of OTS in practice is the very long computing time to solve it. This paper proposes two heuristics which rely on a line-ranking parameter that is based on the optimal solution to the ordinary dc optimal power flow problem, a linear program (LP). One heuristic solves a sequence of LPs, removing one line at a time, and the other heuristic solves a sequence of MIPs, removing one line at a time, and each MIP has far fewer binary variables (for switching the lines out of service) than the original MIP. The proposed heuristics are tested on 118-bus and 662-bus systems, and compared with the most common previous heuristic in the literature, which solves a sequence of MIPs, removing one line at a time, with each MIP having all binary variables, i.e., one for each line. Both heuristics are much faster than the previous heuristic from the literature. In almost all cases tested, both proposed heuristics find cost reductions that are approximately as large as the previous heuristic. The computing time reductions are so great that OTS may now be practical with respect to the computing time issue.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».