动态环境下电力系统的新调度策略：基于S-粗集与偏序粗集

本文主要探讨了一种在2006年提出的基于粗集理论的创新电力系统调度方法。针对电力系统实时调度的需求以及提升系统抵御风险能力的目标，研究者利用广义粗糙集理论构建了一个适应动态环境的调度策略。这种方法着重考虑了各种可能发生的事件，包括机组的工作、停运、检修以及紧急调度，旨在解决电力系统中的复杂决策问题。 在调度策略中，论文构建了一种结合S-粗集和偏序粗集理论的电力系统调度粗模型。S-粗集是粗糙集的一个扩展，它在处理不确定性信息时更具有灵活性，而偏序粗集则有助于处理电力系统中可能存在的部分有序关系。通过这种模型，作者试图减少问题求解的规模，特别是在动态规划中，传统的状态组合问题由于机组状态数量众多，可能导致求解困难，即所谓的“组合爆炸”。 仿真计算结果表明，该新方法不仅能够在动态环境中有效运作，还能有效地应对和管理机组状态的快速变化，从而提高调度效率。这对于电力系统的实时性和稳定性具有重要意义。此外，该方法通过优化策略，避免了状态空间的过度扩张，节省了计算资源，使得调度过程更为高效。 这篇论文提供了一种创新的电力系统调度策略，利用粗糙集理论和技术，解决了动态环境下电力调度的复杂性问题，对于提高电力系统的运行效率和风险抵御能力具有显著的贡献。关键词包括S-粗集、偏序粗集、电力系统和调度，这表明其核心研究内容和应用领域。中图分类号TP18（电力技术）和TM73（电力系统及自动化），文献标识码A，文章编号1001-0505（2006）增刊-0107-04，强调了此研究在学术界的专业定位和价值。