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EridanusQ
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UnitCommitment_Trajectory_Old

license: bsd-3-clause
task_categories:
  - other
language:
  - en
tags:
  - mixed-integer-programming
  - power-systems
  - optimization
  - unit-commitment
  - mps
  - benchmark
size_categories:
  - 100<n<1K

机组组合 MIP 基准数据集（UCTD）

本文档说明如何从零开始，使用本仓库提供的工具链，生成一份用于混合整数规划（MIP）研究的标准基准数据集。

一、整体目录结构

本仓库（UnitCommitment_Trajectory）包含两个顶层子文件夹：

UnitCommitment_Trajectory/
├── UnitCommitment_Trajectory_Test/    ← 代码与算例（运行脚本的工作目录）
└── UnitCommitment_Trajectory_Dataset/ ← 数据集输出目录（脚本自动生成）

二、代码目录详细说明（`UnitCommitment_Trajectory_Test/`）

2.1 顶层文件

文件名	作用
`generate_dataset.jl`	核心脚本。批量读取所有算例，构建 MIP 模型，导出 `.mps` 文件到数据集目录。
`create_scuc_mps_files.jl`	单算例调试脚本。用于手动测试单个算例的 MPS 生成流程，不用于批量生产。
`test_main.jl`	模型对比实验脚本。对比基础模型、v1（添加启停轨迹）和 v2（修改最小运行时间）三种配置的求解结果，生成 CSV 报表。
`pmax-preprocessing.jl`	预处理函数库。被 `test_main.jl` 调用，实现以下两步逻辑：①按容量（Pmax）筛选机组并写入启停曲线（Part 1）；②修改前 20% 大机组的最小运行时间（Part 2）。
`Project.toml`	Julia 包管理配置文件。声明了本项目依赖的所有第三方包及版本约束（JuMP、HiGHS、CodecZlib 等）。
`Manifest.toml`	Julia 依赖锁定文件。精确记录了每个依赖包的版本和哈希值，确保不同机器上的环境完全一致。请勿手动修改此文件。

2.2 `src/` — UnitCommitment.jl 核心源代码

这是对原版 UnitCommitment.jl 进行定制修改后的源代码目录。

子目录	作用
`src/instance/`	数据读取模块。负责将 `.json.gz` 格式的算例文件解析为 Julia 内部的数据结构（`UnitCommitmentInstance`）。
`src/model/`	模型构建模块。`build.jl` 是入口，根据传入的 `Formulation` 参数调用各子模块，在内存中构建 JuMP 数学模型。
`src/model/formulations/base/`	基础公式化组件。包含线路约束（`line.jl`）、机组约束（`unit.jl`）等标准模块。
`src/model/formulations/xxx2005/`	本项目新增的核心模块。实现了发电机启停功率轨迹（Power Trajectories）约束。该约束用曲线精确建模机组在启动和停机阶段逐时段的输出功率，是本数据集区别于普通 UC 数据集的关键特性。
`src/transform/`	数据变换模块。包含 `convert_to_subhourly` 函数，负责将 1 小时分辨率（24 时段）的算例转换为 15 分钟分辨率（96 时段）。

2.3 `instances/` — 原始输入算例

instances/
└── matpower/
    ├── case14/    ← IEEE 14 节点测试系统，含 67 个日期的算例文件
    └── case30/    ← IEEE 30 节点测试系统，含 45 个日期的算例文件

每个文件夹下存放以日期命名的 .json.gz 压缩文件（例如 2017-01-01.json.gz），每个文件描述了当日的负荷曲线、机组参数和电网拓扑。

2.4 `testdata/` — 大型算例

testdata/
└── case2383wp/    ← 波兰国家电网模型（2383 节点，323 台发电机），含 4 个日期的算例文件

该算例规模接近实际电网，生成的 MPS 文件体积较大（单文件可超过 50MB），用于测试 MIP 求解器的可扩展性。

2.5 `test/` — 实验输出目录

运行 test_main.jl 后生成，存放对比实验的中间 JSON 文件和最终的 CSV 报表。与数据集生成无关。

三、数据集目录详细说明（`UnitCommitment_Trajectory_Dataset/`）

运行生成脚本后，该目录结构如下：

UnitCommitment_Trajectory_Dataset/
├── case14/
│   ├── hourly_noline/       ← case14 的 MPS 文件，1小时粒度，无网络约束
│   ├── hourly_withline/     ← case14 的 MPS 文件，1小时粒度，含 SCUC 网络约束
│   ├── subhourly_noline/    ← case14 的 MPS 文件，15分钟粒度，无网络约束
│   └── subhourly_withline/  ← case14 的 MPS 文件，15分钟粒度，含 SCUC 网络约束
├── case30/
│   └── ...（结构同上）
└── case2383wp/
    └── ...（结构同上）

3.1 四种变体的 MIP 特性对比

变体文件夹	时段数	网络约束	MIP 变量规模	典型用途
`hourly_noline`	24	✗	最小。仅含机组开关（二进制）和出力（连续）变量。	入门级 MIP 测试，算法原型验证。
`hourly_withline`	24	✓	中等。在 `noline` 基础上增加大量潮流不等式约束（DCOPF）。	标准 SCUC 基准，适合测试割平面效果。
`subhourly_noline`	96	✗	较大。变量数量是 hourly 版本的 4 倍。	测试求解器处理高维 MIP 的收敛性能。
`subhourly_withline`	96	✓	最大。同时具备高维变量和密集约束矩阵。	最接近现实调度的高难度 MIP 命题。

3.2 文件命名规则

每个 .mps 文件的命名格式为：

{算例名}_{日期}_{粒度}_{变体}.mps

示例解析：

case30_2017-01-01_s_withline.mps
│      │           │ └── withline：包含网络约束 / noline：无网络约束
│      │           └── s：subhourly（15分钟）/ h：hourly（1小时）
│      └── 该条 MPS 对应的负荷场景日期
└── 电网算例名称

四、从零复现数据集的完整步骤

步骤 1：安装 Julia

从 https://julialang.org/downloads/ 下载并安装 Julia，建议版本 v1.10 或更高。

安装完成后，在命令行执行 julia --version，确认输出版本号即表示安装成功。

步骤 2：克隆或下载本仓库

确保本地磁盘上存在以下两个文件夹（目录结构必须与此一致）：

E:\Project\UnitCommitment_Trajectory\
├── UnitCommitment_Trajectory_Test\     ← 包含 generate_dataset.jl 和 src/ 等
└── UnitCommitment_Trajectory_Dataset\  ← 可以是空文件夹，脚本会自动创建子目录

注意：UnitCommitment_Trajectory_Dataset 文件夹必须与 UnitCommitment_Trajectory_Test 处于同一层级，否则脚本中的相对路径 ../UnitCommitment_Trajectory_Dataset 将无法找到输出目录。

步骤 3：初始化 Julia 环境（仅需执行一次）

打开 PowerShell，进入代码目录，执行以下命令自动安装所有依赖：

cd E:\Project\UnitCommitment_Trajectory\UnitCommitment_Trajectory_Test

julia --project=. -e "using Pkg; Pkg.instantiate()"

该命令会读取 Project.toml 和 Manifest.toml，自动下载并安装所有指定版本的依赖包（JuMP、HiGHS、CodecZlib 等）。

常见问题：若网络较慢或出现 SSL 错误，可尝试设置国内镜像后再执行：
$env:JULIA_PKG_SERVER = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/julia"
julia --project=. -e "using Pkg; Pkg.instantiate()"

步骤 4：运行数据集生成脚本

在同一目录下执行：

julia --project=. generate_dataset.jl

脚本将依次处理 case14（67 个文件）、case30（45 个文件）和 case2383wp（4 个文件），每个算例生成 4 种变体共 464 个 .mps 文件。

终端输出示例：

🚀 开始全量数据集生成任务 (包含大型算例)...

>>> 正在准备算例: case14
    [case14] 处理进度: 1/67 (2017-01-01)
    [case14] 处理进度: 2/67 (2017-01-02)
    ...
✅ 所有算例生成完毕！

预计耗时：普通电脑约 10–20 分钟（case2383wp 的大型算例每个文件需较长时间）。

内存要求：建议至少 8GB 可用内存，生成 case2383wp 的 Subhourly 版本时内存占用峰值约为 4GB。

步骤 5：验证生成结果

生成完成后，检查 UnitCommitment_Trajectory_Dataset/ 下是否存在如下结构，且每个变体文件夹内包含对应数量的 .mps 文件：

文件夹路径	预期文件数
`case14/hourly_noline/`	67
`case14/hourly_withline/`	67
`case14/subhourly_noline/`	67
`case14/subhourly_withline/`	67
`case30/hourly_noline/`	45
`case30/hourly_withline/`	45
`case30/subhourly_noline/`	45
`case30/subhourly_withline/`	45
`case2383wp/hourly_noline/`	4
`case2383wp/hourly_withline/`	4
`case2383wp/subhourly_noline/`	4
`case2383wp/subhourly_withline/`	4
合计	464

五、数据集技术规格

格式：标准 MPS（Mathematical Programming System），兼容 Gurobi、CPLEX、HiGHS、SCIP 等所有主流求解器。
变量命名：已启用 variable_names=true，MPS 文件中的变量使用语义化名称（如 is_on[generator_name, t]、prod_above[s1, generator_name, t]），而非 x1, x2 等匿名编号。
启停轨迹：所有模型均包含本项目定制的发电机启停功率轨迹约束（xxx2005 模块），相比标准 UC 公式，MIP 的可行域更精确，对求解器分支策略的要求更高。

六、引用

本数据集基于以下项目生成，如在研究中使用，请引用原始论文：

UnitCommitment.jl — Alinson S. Xavier et al., Argonne National Laboratory
DOI: 10.5281/zenodo.4269874