論文の概要: Unit Commitment Predictor With a Performance Guarantee: A Support Vector Machine Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08601v2
• Date: Mon, 18 Mar 2024 13:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 00:30:47.834918
• Title: Unit Commitment Predictor With a Performance Guarantee: A Support Vector Machine Classifier
• Title（参考訳）: 性能保証付きユニットコミット予測器:サポートベクトルマシン分類器
• Authors: Farzaneh Pourahmadi, Jalal Kazempour,
• Abstract要約: 従来の単位のオン/オフ決定を学習し、予測することにより、システムオペレーターが解凍器を温め、計算を著しく高速化する可能性があることを示す。 予測のために、線形およびカーネル化されたサポートベクタマシン分類器を訓練し、適切に正規化された場合、サンプル外の性能保証を提供する。 その結果、正規化を適切に行うカーネル化されたSVMは他の分類器よりも優れており、計算時間を1.7倍に削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The system operators usually need to solve large-scale unit commitment problems within limited time frame for computation. This paper provides a pragmatic solution, showing how by learning and predicting the on/off commitment decisions of conventional units, there is a potential for system operators to warm start their solver and speed up their computation significantly. For the prediction, we train linear and kernelized support vector machine classifiers, providing an out-of-sample performance guarantee if properly regularized, converting to distributionally robust classifiers. For the unit commitment problem, we solve a mixed-integer second-order cone problem. Our results based on the IEEE 6- and 118-bus test systems show that the kernelized SVM with proper regularization outperforms other classifiers, reducing the computational time by a factor of 1.7. In addition, if there is a tight computational limit, while the unit commitment problem without warm start is far away from the optimal solution, its warmly-started version can be solved to (near) optimality within the time limit.
• Abstract（参考訳）: システムオペレータは通常、計算の限られた時間枠内で大規模な単位コミットメント問題を解決する必要がある。 本稿では,従来の単位のオン/オフ決定を学習し,予測することにより,システムオペレーターが解法を温め,計算を著しく高速化する可能性を示す。 予測のために、線形およびカーネル化されたサポートベクタマシン分類器を訓練し、適切に正規化され、分散的に堅牢な分類器に変換された場合、サンプル外の性能保証を提供する。 単位コミットメント問題に対して、混合整数二階コーン問題を解く。 IEEE 6-および118-busテストシステムに基づく結果,正規化を適切に行うカーネル化されたSVMは他の分類器よりも優れた性能を示し,計算時間を1.7倍に短縮した。 さらに、厳密な計算限界が存在する場合、温暖化開始のない単位コミットメント問題は最適解から遠く離れており、その温暖化開始版は時間限界内で(ほぼ)最適に解ける。

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