Professor Linfeng Yang,Guangxi University

机组组合(UC)作为电力系统优化运行的基本问题之一，其模型的质量严重影响着求解器的求解效率，如何建立高质量的UC问题模型则成为近年研究的热点。为此，我们从大规模电力系统UC问题的模型、算法和应用方面展开研究，主要内容包括：针对单机组组合(1UC)问题，基于Facet、凸包以及动态规划相关理论，研究全新的1UC问题统一建模框架，给出1UC问题一系列适用于不同场景、不同算法的高质量模型；基于滑动窗口、机组聚簇、图神经网络(GNN)等技术，研究一系列求解大规模UC问题的更为高效的求解算法；揭示1UC模型的紧性和简洁性对凸包定价算法效率与求解质量的影响。