【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机及数据处理，具体而言，涉及一种发电机组运行规划数据处理方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
1、目前，在对电力系统中发电机组的运行组合进行规划的场景中，一般是通过数学求解器(比如由杉数公司开发的copt求解器)对建立好的规划模型进行求解，进而得到发电机组运行组合的规划数据。然而，由于电力系统中发电机组的运行组合问题规模较大，数学求解器直接求解大规模问题的求解时间长，精度较低，不能很好的适应超大规模实际场景的需要，因而，存在发电机组运行规划数据处理效率低的技术问题。基于此，亟待新的技术方案解决这一技术问题。
技术实现思路
1、本申请的实施例提供了一种发电机组运行规划数据处理方法、装置、计算机程序产品或计算机程序、计算机介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以提高对发电机组运行规划数据处理的效率。
2、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
3、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种发电机组运行规划数据处理方法，所述方法包括：获取电力系统的基础数据，以及预先基于混合整数规划算法构建的发电机组运行规划模型；获取所述发电机组运行规划模型中各个决策变量的第一初始决策值；基于所述第一初始决策值和所述基础数据，根据马尔科夫决策理论求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的第二初始决策值；基于所述第二初始决策值和所述基础数据，通过数学求解器求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的目标决策值
4、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取所述发电机组运行规划模型中各个决策变量的第一初始决策值，包括：获取预先训练的神经网络，所述神经网络学习有所述基础数据的数据特征；通过所述神经网络求解所述发电机组运行规划模型，得到所述发电机组运行规划模型中各个决策变量的第一初始决策值。
5、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二初始决策值对应的发电机组运行成本小于所述第一初始决策值对应的发电机组运行成本，所述目标决策值对应的发电机组运行成本小于所述第二初始决策值对应的发电机组运行成本。
6、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述第一初始决策值和所述基础数据，根据马尔科夫决策理论求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的第二初始决策值，包括：由预先训练的智能体从求解动作空间中选择一个求解动作；基于所述第一初始决策值和所述基础数据，使得所述智能体执行所述求解动作以求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的决策值；将所述各个决策变量的决策值作为新的第一初始决策值，返回执行由预先训练的智能体从求解动作空间中选择一个求解动作的步骤，直至所述智能体执行求解动作的次数满足预设条件，将最后得到的各个决策变量的决策值确定为所述各个决策变量的第二初始决策值。
7、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在所述智能体执行所述求解动作以求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的决策值之后，所述方法还包括：如果所述新的第一初始决策值对应的发电机组运行成本小于上一组第一初始决策值对应的发电机组运行成本，则对所述智能体进行奖励；如果所述新的第一初始决策值对应的发电机组运行成本大于上一组第一初始决策值对应的发电机组运行成本，则对所述智能体进行惩罚。
8、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在确定所述电力系统中各个发电机组在规划周期内各个时段的启停状态之后，所述方法还包括；基于所述基础数据，以及所述电力系统中各个发电机组在规划周期内各个时段的启停状态，计算所述电力系统中各个发电机组在规划周期内各个时段的发电负载率。
9、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基础数据至少包括发电机组运行成本函数，发电机组备用率约束，发电机组最短启停机时间约束，发电机组在相邻时段启停状态的连贯性约束，发电机组在相邻时段发电负载率的变化率约束，发电机组启停状态转变的冷却时间约束，发电机组在的未来负荷约束。
10、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种发电机组运行规划数据处理装置，所述装置包括：第一获取单元，用于获取电力系统的基础数据，以及预先基于混合整数规划算法构建的发电机组运行规划模型；第二获取单元，用于获取所述发电机组运行规划模型中各个决策变量的第一初始决策值；第一求解单元，用于基于所述第一初始决策值和所述基础数据，根据马尔科夫决策理论求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的第二初始决策值；第二求解单元，用于基于所述第二初始决策值和所述基础数据，通过数学求解器求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的目标决策值；确定单元，用于基于所述各个决策变量的目标决策值，确定所述电力系统中各个发电机组在规划周期内各个时段的启停状态。
11、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机介质中。计算机设备的处理器从计算机介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中所述的方法。
12、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的方法。
13、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的方法。
14、基于本申请提出的技术方案，首先根据马尔科夫决策理论求解所述发电机组运行规划模型中各个决策变量的第二初始决策值，然后再将所述第二初始决策值作为决策变量初始值输入至数学求解器，以进一步求解所述发电机组运行规划模型中各个决策变量的目标决策值。由于马尔科夫决策过程具备高效求解发电机组运行规划模型的能力，可以缩减各个决策变量的状态空间，即能够在一定程度上提高发电机组运行规划模型求解精度的同时，在很大程度上提高发电机组运行规划模型求解的效率，而数学求解器具备较高精度求解发电机组运行规划模型的能力，能够准确确定各个决策变量的目标决策值。因此，本申请通过结合马尔科夫决策理论求解发电机组运行规划模型，高效缩减各个决策变量的状态空间，为数学求解器提供准确度较高的决策变量的初始决策值，避免了数学求解器需要遍历大量无效的决策值来求解发电机组运行规划模型，从而能够在保证发电机组运行规划模型求解准确性的同时，提高发电机组运行规划模型求解的效率，进而提高对发电机组运行规划数据处理的效率。
15、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
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1.一种发电机组运行规划数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述发电机组运行规划模型中各个决策变量的第一初始决策值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二初始决策值对应的发电机组运行成本小于所述第一初始决策值对应的发电机组运行成本，所述目标决策值对应的发电机组运行成本小于所述第二初始决策值对应的发电机组运行成本。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一初始决策值和所述基础数据，根据马尔科夫决策理论求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的第二初始决策值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述智能体执行所述求解动作以求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的决策值之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述电力系统中各个发电机组在规划周期内各个时段的启停状态之后，所述方法还包括；
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述基础数据至少
8.一种发电机组运行规划数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的方法所执行的操作。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一个程序代码，所述至少一个程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的方法所执行的操作。
...【技术特征摘要】
1.一种发电机组运行规划数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述发电机组运行规划模型中各个决策变量的第一初始决策值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二初始决策值对应的发电机组运行成本小于所述第一初始决策值对应的发电机组运行成本，所述目标决策值对应的发电机组运行成本小于所述第二初始决策值对应的发电机组运行成本。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一初始决策值和所述基础数据，根据马尔科夫决策理论求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的第二初始决策值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述智能体执行所述求解动作以求解所述发电机组运行规划模型，得到所述各个决策变量的决策值之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述电力系统中各个发电机组在规划...
【专利技术属性】
技术研发人员：饶倩雯，陈彦光，潘昭烨，高建军，刘慧康，
申请(专利权)人：杉数科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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