Hybrid Data-model-driven Fast Unit Commitment Solution Method for Credibility Enhancement

WANG Wenye; FENG Chuan; GUAN Yuxiang; MA Wenhao; CHE Liang

doi:10.7500/AEPS20250324002

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Hybrid Data-model-driven Fast Unit Commitment Solution Method for Credibility Enhancement

Basic Research | 更新时间：2026-02-28

- Hybrid Data-model-driven Fast Unit Commitment Solution Method for Credibility Enhancement
- Automation of Electric Power Systems Vol. 50, Issue 1, Pages: 74-85(2026)
- 作者机构：
  
  1.湖南大学电气与信息工程学院，湖南省长沙市 410082
  2.中国电力工程顾问集团西南电力设计院，四川省成都市 610056
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Key R&D Program of China(2023YFB2407601);Key R&D Program of Jiangxi Province(20223BBE51013)
- DOI：10.7500/AEPS20250324002
  CLC：
- Received：24 March 2025，
  
  Revised：2025-09-03，
  
  Online First：30 September 2025，
  
  Published：10 January 2026
- 稿件说明：
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王文烨,冯川,管昱翔等.面向可信度提升的数模混合驱动快速机组组合求解方法[J].电力系统自动化,2026,50(1):74-85.

WANG Wenye,FENG Chuan,GUAN Yuxiang,et al.Hybrid Data-model-driven Fast Unit Commitment Solution Method for Credibility Enhancement[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(1):74-85.
王文烨,冯川,管昱翔等.面向可信度提升的数模混合驱动快速机组组合求解方法[J].电力系统自动化,2026,50(1):74-85. DOI： 10.7500/AEPS20250324002.

WANG Wenye,FENG Chuan,GUAN Yuxiang,et al.Hybrid Data-model-driven Fast Unit Commitment Solution Method for Credibility Enhancement[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(1):74-85. DOI： 10.7500/AEPS20250324002.

摘要

随着新型电力系统电源结构、电网拓扑日益复杂，系统节点数、机组数不断增大，采用传统优化方法求解安全约束机组组合(SCUC)模型面临维数灾、计算速度慢等问题。虽然采用数据驱动决策方法可以快速求解SCUC模型，但其可解释性不足导致决策结果不可用。为应对上述问题，提出面向可信度提升的数模混合驱动快速机组组合求解方法。首先，构建基于深度强化学习(DRL)的SCUC求解模型，实现机组启停决策结果的快速预求解；然后，构建综合考虑DRL行为级可解释性指标和策略级可解释性指标的启停决策可信度评估体系，识别出高可信度的机组启停结果，增强决策结果的可解释性；最后，构建数模混合驱动的SCUC实现模型的快速求解，并对低可信度的决策结果进行优化调整。基于某省级电网748节点系统的仿真验证表明，所提方法在增强机组启停决策结果可解释性的前提下，实现了SCUC的快速求解。

Abstract

With the increasing complexity of the power source structure and grid topology in new power systems

the number of system nodes and units continues to rise. The solution for the security constrained unit commitment (SCUC) model using traditional optimization methods faces problems such as the curse of dimensionality and slow calculation speed. Although the data-driven decision methods can quickly solve the SCUC model

the lack of interpretability makes the decision results unusable. To address these issues

a hybrid data-model-driven fast unit commitment solution method for the credibility enhancement is proposed. First

an SCUC solution model based on deep reinforcement learning (DRL) is constructed to achieve fast pre-solution for the unit start-up/shut-down decision results. Then

by comprehensively considering DRL behavior-level interpretability indicators and strategy-level interpretability indicators

a credibility evaluation system for the start-up/shut-down decisions is constructed to identify high-credibility unit start-up/shut-down results

and enhance the interpretability of decision results. Finally

the hybrid data-model-driven SCUC is constructed to achieve fast model solution and optimize and adjust the low-credibility decision results. The simulation verification based on a 748-bus system of a provincial power grid shows that the proposed method achieves fast SCUC solution on the premise of enhancing the interpretability of unit start-up/shut-down decision results.

关键词

Keywords

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