概率备用下拉格朗日松弛法：电力机组组合的精确优化策略

本文主要探讨了在电力系统机组组合问题中，如何有效地考虑和处理机组投运风险。电力系统的运行常常受到各种不确定因素的影响，这使得机组组合决策需要考虑到风险因素，特别是机组强迫停运容量的离散分布特性，这与传统的拉格朗日松弛法的连续优化模型不匹配。 作者在前人研究的基础上，针对机组投运风险曲线的两种常见拟合方式——高斯函数和指数函数进行了深入分析。研究发现，高斯函数对离散风险的拟合精度显著优于指数函数，这表明高斯函数能更好地捕捉实际风险分布的特性。高斯函数的使用有助于更精确地量化机组组合中的风险。 本文的核心创新在于将投运风险度以解析表达的方式融入到拉格朗日松弛法中，实现了对概率备用约束的有效整合。通过这种方法，机组组合问题不仅满足了实际运行中的风险限制，还实现了真正的优化目标，即在满足安全性和经济性的同时，最大限度地降低风险。 关键词如"电力系统"、"机组组合"、"投运风险度"、"曲线拟合"和"拉格朗日法"是本文讨论的核心内容。整个研究过程强调了理论与实践相结合，通过对风险度的精确处理，为电力调度提供了更为稳健和高效的决策支持工具。 这篇文章不仅深化了我们对电力系统机组组合中风险处理的理解，也为工程实践中优化机组组合策略提供了新的数学模型和技术方法，对于提升电力系统的稳定性和经济效益具有重要的实践价值。