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Graph neural network with physics-informed optimization layer for unit commitment and economic dispatch
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AI
DOI：10.1016/j.ijepes.2026.111821.png)
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摘要
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• 具有解耦的离散-连续物理层的混合GNN框架。
• 迭代PICC严格强制执行最小启停时间以及连续调度中的约束。
• 与商业Gurobi/CPLEX相比，实现近最优成本（+0.0157%的差距）。
• 即使在极端/未见场景和测量误差下，仍保持0%的约束违反率。
• 通过免许可的张量运算，将调度加速数个数量级。
Keyword:
Unit commitment
Economic dispatch
Physics-informed neural networks (PINNs)
Graph neural networks
Deep learning
Constrained optimization
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