机器学习赋能的优化算法及其在新型电力系统中的应用与展望

近年来,随着可再生能源的快速发展和新型电力系统建设的加速推进,电力系统的不确定性日益突出,给建模和优化调度带来巨大挑战。机器学习技术可有效利用海量历史数据,为优化稳定快速求解提供了新的理论依据。该文详细分析该新兴交叉领域的研究进展。首先,针对一般化的优化问题,基于机器学习与优化计算的交互方式,将其基本算法框架概括为机器学习端到端优化求解、机器学习增强的优化求解算法以及机器学习和电力系统优化联合驱动求解3类,分别阐述其基本原理和适用问题形式。其次,针对相关技术在电力系统优化中的应用研究进展进行梳理,总结其基本方法和应用效果。最后,对基于学习的优化方法的发展趋势及其在新型电力系统中的应用前景进行展望,以期为该新兴领域的后续研究工作提供参考和启发。