建模以生成连续替代方案：为凸规划模型中的实时可行投资组合生成提供支持

脱碳为改进健康、韧性、公平性和环境结果的能源系统规划提供了新机遇，但 transition 目标和目标的 siting 和社会接受度的挑战威胁了进展。建模以生成替代方案 (MGA) 提供一种优化方法，用于捕获许多接近最优的系统配置，并可提供关于目标之间权衡和系统灵活性的见解。然而，MGA 目前由于缺乏允许用户探索接近最优可行空间的方法，限制了其在此类问题中的交互式适用性。在本工作中，我们描述了建模以生成连续替代方案 (MGCA)，这是一种用于凸规划问题的新型后处理算法，可使用户快速生成新的 interior 解、纳入新的约束并在具有凸目标的空间内求解。MGCA 从容量决策和 metric 值进行降维开始。随后，我们利用凸组合生成 interior 点，通过允许用户权重指定并在具有用户定义的附加约束和目标的优化问题中编码凸组合来实现。这一降维使该问题能够在百分之几秒内求解，适合分析在交互式环境中的情况。我们讨论了容量和操作 metric 值的插值，发现容量 metric 可以完美插值，而操作 metric 值保持在用于创建它们的点的可行范围内。我们演示了插值解可以导出并用经济调度模型重新求解，以提供与最小成本决策一致的 operation metric 值，并指出插值 metric 值通常在最优值附近 10% 内。