【有参考文献】基于数据驱动的模型预测控制电力系统机组组合优化

该程序复现文章《Feature-Driven Economic Improvement for Network-Constrained Unit Commitment: A Closed-Loop Predict-and-Optimize Framework》，程序主要做的是一个基于数据驱动的电力系统机组组合调度模型，采用IEEE24节点系统作为研究对象，该模型的创新点在于：提出了一个闭环预测与优化(C-PO)框架，即利用NCUC模型的结构以及相关特征数据来训练一个以成本为导向的RES预测模型，该模型通过诱导的NCUC成本而不是统计预测误差来评估预测质量，并且在优化过程中采用拉格朗日松弛来加速训练过程

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