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摘要
为了解决大规模电力系统机组组合的“维数灾”问题，提出基于Transformer神经网络的两阶段机组组合决策方法，该方法兼顾求解精度与速度。在第一阶段，考虑机组组合时段耦合的特性，提出基于多头注意力机制的特征向量构建方法，进而基于Transformer神经网络的全局视野与并行化优势，提出一种改进的Transformer神经网络来预辨识机组启停值。在第二阶段，基于预辨识的机组状态设计置信度阈值，并将机组启停判定可信度定义为启停可信与启停不可信状态，对于启停可信机组的状态进行直接确定，对于启停不可信机组的状态，通过机组组合物理模型进行求解来保证求解的可行性。IEEE 30节点和IEEE 2 383节点系统的仿真结果验证了所提方法的有效性。
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