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Evaluation of Two Lagrangian Dual Optimization Algorithms for Large-Scale Unit Commitment Problems
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  • Evaluation of Two Lagrangian Dual Optimization Algorithms for Large-Scale Unit Commitment Problems
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저자명
Fan. Wen,Liao. Yuan,Lee. Jong-Beom,Kim. Yong-Kab
간행물명
Journal of electrical engineering & technology
권/호정보
2012년|7권 1호|pp.17-22 (6 pages)
발행정보
대한전기학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Lagrangian relaxation is the most widely adopted method for solving unit commitment (UC) problems. It consists of two steps: dual optimization and primal feasible solution construction. The dual optimization step is crucial in determining the overall performance of the solution. This paper intends to evaluate two dual optimization methods - one based on subgradient (SG) and the other based on the cutting plane. Large-scale UC problems with hundreds of thousands of variables and constraints have been generated for evaluation purposes. It is found that the evaluated SG method yields very promising results.