EridanusQ/UnitCommitment_Trajectory

UnitCommitment Trajectory MPS 数据集

本仓库用于从 UnitCommitment.jl 的 Matpower 机组组合（UC）实例生成标准 .mps 文件，供混合整数规划（MIP）、机组组合（UC）及安全约束机组组合（SCUC）模型求解器测试与基准研究使用。

仓库地址：EridanusQ/UnitCommitment_Trajectory · Datasets at Hugging Face

1. 数据规模

UnitCommitment_Trajectory_Test/instances/matpower 下共有 26 个 Matpower case，9487 个 .json.gz 输入实例。每个实例生成 4 个 .mps，全量输出预计 37948 个文件。

Case	输入实例数
case118	365
case1354pegase	365
case13659pegase	365
case14	365
case1888rte	365
case1951rte	365
case2383wp	365
case2736sp	365
case2737sop	365
case2746wop	365
case2746wp	365
case2848rte	365
case2868rte	365
case2869pegase	365
case30	365
case300	365
case3012wp	365
case3120sp	365
case3375wp	365
case57	362
case6468rte	365
case6470rte	365
case6495rte	365
case6515rte	365
case89pegase	365
case9241pegase	365

2. 目录结构

UnitCommitment_Trajectory/
├── README.md
├── UnitCommitment_Trajectory_Test/
│   ├── Project.toml
│   ├── Manifest.toml
│   ├── generate_dataset.jl          # 批量生成 MPS 主脚本
│   ├── create_scuc_mps_files.jl     # 单算例调试脚本
│   ├── instances/
│   │   └── matpower/                # 原始 .json.gz 输入实例
│   ├── benchmark/
│   │   └── scripts/
│   │       └── download_matpower_instances.py
│   ├── src/                         # 修改版 UnitCommitment.jl 源码
│   └── ...
└── UnitCommitment_Trajectory_Dataset/  # 输出的 .mps 文件目录

后文所有命令均在 UnitCommitment_Trajectory_Test 目录下执行，路径均相对于该目录。

3. 环境准备

• Julia：建议 1.12 系列。
• Python 3：仅用于下载脚本，无需额外依赖。

cd UnitCommitment_Trajectory\UnitCommitment_Trajectory_Test
julia --project=. -e "using Pkg; Pkg.instantiate()"

4. 下载原始 Matpower 输入数据

下载脚本 benchmark\scripts\download_matpower_instances.py 从 https://axavier.org/UnitCommitment.jl/0.4/instances 获取数据，默认日期范围 2017-01-01 至 2017-12-31，保存到 instances/matpower，已存在且非空的文件会自动跳过。

# 下载全年数据（最常用）
python benchmark\scripts\download_matpower_instances.py

# 查看支持的 case 列表
python benchmark\scripts\download_matpower_instances.py --list-cases

# 指定日期范围（示例）
python benchmark\scripts\download_matpower_instances.py --start-date 2017-01-01 --end-date 2017-01-31

快速检查下载结果：

Get-ChildItem instances\matpower -Recurse -Filter *.json.gz | Measure-Object

5. MPS 输出结构

generate_dataset.jl 将结果输出到 ../UnitCommitment_Trajectory_Dataset（即仓库根目录下的数据集目录）。每个 case 下生成四个变体子目录：

case_name/
├── hourly_noline/      # 小时级 UC，无线路约束
├── hourly_withline/    # 小时级 SCUC，含线路约束
├── subhourly_noline/   # 子小时 UC，无线路约束
└── subhourly_withline/ # 子小时 SCUC，含线路约束

文件命名规则：{case}_{date}_{resolution}_{network}.mps
例如：case30_2017-01-01_h_noline.mps（h = hourly，s = subhourly）。

6. 单算例测试

用于验证环境与建模流程是否正常：

julia --project=. create_scuc_mps_files.jl

成功后会在当前目录生成四个测试文件：uc_default_noline.mps 等。

7. 全量生成 MPS 数据集

7.1 基本用法

确认输入数据就绪后，直接运行：

julia --project=. generate_dataset.jl

脚本会自动扫描 instances/matpower 下所有包含 .json.gz 的 case。全量生成非常耗时且占用大量磁盘空间，大规模 case（如 case13659pegase、case9241pegase）尤为突出。

7.2 只生成指定 Case

$env:UC_CASES = "case14,case30"
julia --project=. generate_dataset.jl
Remove-Item Env:\UC_CASES

单 case 同理：$env:UC_CASES = "case118"。干跑与指定 case 可组合使用。

8. 检查 MPS 输出结果

在 UnitCommitment_Trajectory_Test 目录下执行：

# 文件总数
Get-ChildItem ..\UnitCommitment_Trajectory_Dataset -Recurse -Filter *.mps | Measure-Object

9. 完整复现流程

cd UnitCommitment_Trajectory\UnitCommitment_Trajectory_Test

# 1. 初始化 Julia 环境
julia --project=. -e "using Pkg; Pkg.instantiate()"

# 2. 下载 Matpower 实例
python benchmark\scripts\download_matpower_instances.py

# 3. 检查下载数量
Get-ChildItem instances\matpower -Recurse -Filter *.json.gz | Measure-Object

# 4. 全量生成 MPS
julia --project=. generate_dataset.jl

# 5. 检查最终 MPS 文件数
Get-ChildItem ..\UnitCommitment_Trajectory_Dataset -Recurse -Filter *.mps | Measure-Object

10. 轨迹约束与预处理说明

本仓库基于修改版 UnitCommitment.jl，增加了启停轨迹约束与实例预处理逻辑。相关代码位于：

• src/model/formulations：轨迹约束建模
• src/instance/modify.jl：实例预处理

更详细的说明与测试示例参见 UnitCommitment_Trajectory_Test/README.md。

11. 引用

原始 UnitCommitment.jl DOI：
10.5281/zenodo.4269874