基于禁忌动态规划的电力系统最优机组组合问题研究

机组组合问题是电力企业短期发电调度计划的重要内容。在工程要求的时间内制定出安全、经济的机组投入和有功出力分配方案对实现节能发电调度,建设高效、可靠的智能电网具有重要意义。 针对传统动态规划法的“维数灾”问题以及禁忌搜索算法搜索效率低和依赖于初始解的不足,探索了两种算法的互补性,为了利用动态规划便于直接建模求解机组组合问题以及分阶段降维的优点和禁忌搜索不易陷入局部最优的特点,尝试构建一种动态规划和禁忌搜索相结合的混合算法,对动态规划进行了简化,并设计了相应的禁忌规则避免重复访问不可行路径和迂回搜索,以获取更好的综合优化性能。 为了缩小机组状态变量的搜索范围,提出一种待定机组状态的辨识方法,通过研究负荷曲线的变化特点和分析峰谷时段的机组优先级投入方案,在优化前确定部分机组的状态,从而减小离散变量的规模。针对简化策略带来的状态损失问题,构建了基于不可行解调整的邻域搜索和分类机组替换两种方式用于探索新状态,有利于扩大搜索范围,保持状态空间的多样性。 对10机组24时段及其拓展系统、IEEE-118节点36机组24时段系统算例仿真的结果表明所提方法能有效求解含0-1变量的机组组合问题且混合算法的性能比单一算法优越；该算法的计算时间随机组数量的增加变化较为平缓,表现出本算法求解大规模机组组合问题的潜力。