A deep learning unit commitment method based on confidence intervals

2026-03-14

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AI

DOI：10.1016/j.epsr.2026.112908

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摘要

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• 提出了一种基于深度学习模型输出精度和置信区间的单元分类方法，将单元分为自信单元、可靠单元、热启动单元和默认单元。 • 针对不同类型的单元，在数学规划（MP）模型中设计了不同的初始化策略。 • 所提出的方法显著减少了机组组合（UC）问题的求解时间。

Keyword:

deep learning

unit commitment

confidence intervals

mathematical programming

unit classification