电力系统机组组合优化：主辅分解算法

"算例数据-ccid协议完整版，电力系统机组组合问题的主辅分解计算方法，首发论文" 本文主要讨论的是电力系统中的机组组合问题及其优化策略，特别是通过主辅分解算法来解决这一问题。机组组合问题在电力调度中占据重要地位，它涉及到如何合理安排发电机组的工作状态以满足负荷需求，同时考虑到经济性和各种技术约束。 首先，文章介绍了算法的原理流程。该算法的核心是主子问题迭代，辅助子问题则通过嵌入主子问题和在外层迭代中处理来实现。这种结构简化了算法的设计，使得计算更为高效。图1展示了主辅分解算法的流程，它体现了算法的层次结构和迭代方式。 接着，文章提到了算例数据。这部分包括两大部分：一是发电机组的基础数据，如装机容量、功率输出范围、爬坡速率、停机和启动费用以及耗量函数系数等。算例中涉及17台机组，具体数据在表1中列出。二是系统负荷和旋转备用数据，如96个时段的负荷数据和系统的旋转备用上下限。为了考虑网络损耗，负荷数据会根据不同的负荷水平进行损耗折算。 接下来，作者分析了电力系统机组组合问题中的各种约束，并进行了分类，提供了对应的处理策略。这些约束可能包括功率限制、启停费用、运行时间限制等。通过分类处理约束，可以显著降低计算的复杂度，提高算法的实用性和效率。 文中还对比了多种解决机组组合问题的方法，如优先次序法、动态规划法、遗传算法和模拟退火等。这些方法各有优缺点，有的能减少计算量，但可能丢失最优解。近年来，智能算法与传统算法的结合成为研究趋势，例如使用Hopfield神经网络或动态搜索的线性混合整数规划法来优化机组组合问题。 最后，文章提出了一种主辅分解方法，将机组组合问题分解为主子问题和辅助子问题。这种方法的优势在于将复杂问题分解为更易于管理的部分，有助于提高计算效率和解决方案的质量。通过这种方式，算法能够更好地应对电力系统中的实时变化和各种约束条件。 这篇论文深入探讨了电力系统机组组合问题的优化，提出了新的主辅分解计算方法，并通过算例数据证明了其有效性。这种方法对于实际电力调度具有重要的指导意义。