基于数据驱动的模型预测控制电力系统机组组合优化
近年来，随着电力系统规模的不断扩大和技术的快速发展，电力系统的运行和调度面临着越来越多的
挑战。为了确保电力系统的稳定运行和优化能效，研究人员提出了许多电力系统机组组合优化的方法
。本文要介绍的是一种基于数据驱动的模型预测控制电力系统机组组合优化方法，该方法采用了闭环
预测与优化框架，并在实验中采用了 IEEE24 节点系统作为研究对象。
首先，我们来了解一下这个基于数据驱动的模型预测控制电力系统机组组合优化的方法。该方法的创
新点在于提出了一个闭环预测与优化框架，即利用 NCUC 模型的结构以及相关特征数据来训练一个以
成本为导向的 RES 预测模型。传统的预测模型通常通过统计预测误差来评估预测质量，但这种方法并
不能完全反映实际的电力系统运行情况。因此，本方法通过诱导的 NCUC 成本来评估预测质量，从而
更准确地指导机组组合优化过程。
在优化过程中，本方法采用了拉格朗日松弛来加速训练过程。拉格朗日松弛是一种经典的优化算法，
它通过引入拉格朗日乘子来将原问题转化为简化问题，并通过求解简化问题来逼近原问题的最优解。
在本方法中，拉格朗日松弛被应用于优化目标函数中的约束条件，从而减小了问题的复杂度，提高了
求解效率。
为了验证该方法的有效性，我们使用 Matlab 编写了一个电力系统机组组合调度模型，并采用了
IEEE24 节点系统作为研究对象。通过大量的实验，我们证明了该方法能够有效地提高电力系统的运
行效率和能耗。具体实验结果表明，相较于传统的机组组合优化方法，本方法能够显著减少单位时间
的成本，并且在保证电力系统稳定运行的同时，实现系统的能效优化。
总结来说，本文介绍了一种基于数据驱动的模型预测控制电力系统机组组合优化方法，并在实验中采
用了 IEEE24 节点系统作为研究对象。通过闭环预测与优化框架以及拉格朗日松弛的运用，该方法在
实际应用中取得了显著的效果。这个方法的提出对于提高电力系统的运行效率和能耗优化具有重要的
意义，为未来的电力系统调度研究提供了新的思路和方法。
通过本文对基于数据驱动的模型预测控制电力系统机组组合优化方法的介绍，我们可以看出该方法在
电力系统调度领域具有重要的应用价值。未来的研究可以在该方法的基础上进一步探索，完善相关模
型和算法，以适应电力系统不断变化的需求。希望本文的介绍能够对电力系统调度研究者提供一定的
参考和启发，为电力系统的稳定运行和优化提供新的思路和方法。
