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A Coordinate-Descent Algorithm for Tracking Solutions in Time-Varying Optimal Power Flows

机译:时变跟踪解的坐标下降算法   最佳功率流

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摘要

Consider a polynomial optimisation problem, whose instances vary continuouslyover time. We propose to use a coordinate-descent algorithm for solving suchtime-varying optimisation problems. In particular, we focus on relaxations oftransmission-constrained problems in power systems. On the example of the alternating-current optimal power flows (ACOPF), webound the difference between the current approximate optimal cost generated byour algorithm and the optimal cost for a relaxation using the most recent datafrom above by a function of the properties of the instance and the rate ofchange to the instance over time. We also bound the number of floating-pointoperations that need to be performed between two updates in order to guaranteethe error is bounded from above by a given constant.
机译:考虑多项式优化问题,其实例随时间连续变化。我们建议使用协调下降算法来解决此类时变优化问题。尤其是,我们专注于电力系统中传输受限问题的缓解。在交流最优功率流(ACOPF)的示例中,通过实例的属性和函数,使用上面的最新数据,将由我们的算法生成的当前近似最优成本与用于松弛的最优成本之间的差值进行了束缚。实例随时间的变化率。我们还限制了两次更新之间需要执行的浮点运算的数量,以确保错误从上方被给定的常量所限制。

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