一种基于贝叶斯优化的输电线路检修优化加速求解方法

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为了最大限度地满足输电线路运营商的检修意愿,本研究提出了一种输电线路检修方案考虑电力系统网络安全约束和现场检修操作安全约束的检修调度模型.考虑到混合整数规划问题的计算复杂性,本文提出了一种基于机器学习的混合整数规划算法来有效地求解输电检修优化模型.该算法采用贝叶斯优化(BO)方法对分支定界过程中分支打分函数的调节因子值的大小进行优化,具有很好的应用前景.改进版本的ieee30节点的测试算例用于试验.试验结果表明,该算法不仅能达到最优解,而且能提高系统的性能计算效率.“,”To maximize the maintenance willingness of the owner of transmission lines, this study presents a transmission maintenance scheduling model that considers the energy constraints of the power system and the security constraints of on-site maintenance operations. Considering the computational complexity of the mixed integer programming (MIP) problem, a machine learning (ML) approach is presented to solve the transmission maintenance scheduling model efficiently. The value of the branching score factor value is optimized by Bayesian optimization (BO) in the proposed algorithm, which plays an important role in the size of the branch-and-bound search tree in the solution process. The test case in a modified version of the IEEE 30-bus system shows that the proposed algorithm can not only reach the optimal solution but also improve the computational efficiency.
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