學號常州大學畢業(yè)論文（2012屆）題目電力市場下火電廠機組組合研究學生學院專業(yè)班級校內(nèi)指導教師專業(yè)技術職務校外指導教師專業(yè)技術職務二一二年五月電力市場下火電廠機組組合研究摘要隨著國民經(jīng)濟的發(fā)展，電力市場也在不斷的完善和發(fā)展，機組組合問題成為降低成本提高收益的重要問題。本文研究電力市場中的機組組合問題，揭示競爭的電力市場中機組組合的作用和面臨的問題，探求解決方法，這對于考察電力市場的電能交易具有十分重要的理論價值和實踐指導意義。首先，介紹了在當前的電力市場機組組合理論研究的意義及機組組合問題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。其次，由于電力工業(yè)自身的技術進步及其運營環(huán)境的變化，到目前為止，機組組合的目標函數(shù)基本可分為發(fā)電成本最小、購電費用最小和社會效益最大三種。本文采用了購電費用最小的數(shù)學模型。再次，在分析已有模型的基礎上，本文采用了一種解決機組組合問題的算法混合整數(shù)規(guī)劃法。最后通過算例仿真表明本文采用的模型和算法是研究電力市場中的機組組合分析的有效手段。關鍵詞電力市場，機組組合，混合整數(shù)規(guī)劃法THETHERMALPOWERPLANTUNITCOMMITMENTUNDERELECTRICITYMARKETABSTRACTWITHTHEDEVELOPMENTOFNATIONALECONOMY,POWERMARKETISALSOINCONSTANTIMPROVEMENTANDDEVELOPMENT,THEUNITCOMMITMENTPROBLEMHASBECOMEANIMPORTANTPROBLEMTOREDUCECOSTSTOIMPROVEPROFITABILITYTHETHESISFOCUSESONUNITCOMMITMENTPROBLEMINELECTRICITYMARKET,AIMSATREVEALINGFUNCTIONANDQUESTIONOFUNITCOMMITMENTINCOMPETITIVEPOWERMARKET,ANDSEARCHINGFORSOLUTIONMETHODSTHISHASAVERYIMPORTANTTHEORETICALVALUEANDPRACTICALSIGNIFICANCEFORTHEINSPECTIONOFTHEELECTRICITYMARKETELECTRICITYTRANSACTIONSFIRSTLY,THISTHESISINTRODUCETHEMEANINGOFUNITCOMMITMENTTHEORYINTHEELECTRICITYMARKET,HOMEANDABROADRESEARCHSTATUSOFTHEUNITCOMMITMENTPROBLEMSECONDLY,ACCORDINGTOTECHNOLOGICALPROGRESSOFTHEELECTRICPOWERINDUSTRYANDCHANGESINITSOPERATINGENVIRONMENTSOFAR,THEOBJECTIVEFUNCTIONOFUNITCOMMITMENTCANBASICALLYBEDIVIDEDINTOTHREETYPESTHEMINIMUMCOSTOFPOWERGENERATION,POWERPURCHASECOSTSANDSOCIALBENEFITSOFTHELARGESTINTHISPAPER,THETHESISUSEDTHEMINIMUMCOSTOFPURCHASINGELECTRICITYMATHEMATICALMODELTHIRDLY,ONTHEBASISOFANALYSISOFEXISTINGMODELS,THISPAPERUSEMIXEDINTEGERPROGRAMMINGMETHODTOSOLVETHEUNITCOMMITMENTPROBLEMFINALLY,BYNUMERICALEXAMPLESSHOWTHATTHEMODELSANDALGORITHMSTHISPAPERPRESENTISANEFFECTIVEMEANSOFUNITCOMMITMENTINTHEELECTRICITYMARKETKEYWORDSELECTRICITYMARKETS,UNITCOMMITMENT,MIXEDINTEGERPROGRAMMINGMETHOD目錄中文摘要英文摘要目錄1引言111研究背景及意義112國內(nèi)外研究現(xiàn)狀2121國內(nèi)研究現(xiàn)狀2122國外研究現(xiàn)狀313電力市場下的機組組合4131電力市場4132機組組合理論及其市場化514本文的主要工作62優(yōu)化方法721最優(yōu)化的基本概念722優(yōu)化問題及其分類723優(yōu)化方法的介紹9231啟發(fā)式方法9232動態(tài)規(guī)劃法10233混合整數(shù)規(guī)劃法10234拉格朗日松弛法11235遺傳算法12236算法總結(jié)133基于混合整數(shù)規(guī)劃法的火電廠機組組合1431火電廠的概況及其機組組合問題1432電力市場中的機組組合模型16321目標函數(shù)17322約束條件17323機組開、停機狀態(tài)變量的處理18324安全約束的數(shù)學表示19325靈敏度的計算2033程序的編制、運行與調(diào)試21331CPLEX的介紹21332程序的運行及調(diào)試234算例仿真與分析2441不考慮爬坡和網(wǎng)絡傳輸安全8機系統(tǒng)計算結(jié)果及分析2442考慮爬坡和網(wǎng)絡傳輸安全8機系統(tǒng)計算結(jié)果及分析255總結(jié)及展望28參考文獻29附錄30致謝321引言11研究背景及意義在電力系統(tǒng)中，負荷一天之內(nèi)是在不斷變化的，一般白天負荷比較高，深夜到第二天凌晨負荷比較低。負荷的這種變化幅度往往是很大的，不同于負荷波動，形成了負荷曲線上的高峰和低谷。在負荷變化過程中，如果僅僅改變機組的出力大小，而不改變投入運行的機組組合，往往會使調(diào)節(jié)范圍難以滿足負荷變化的要求。有時即使能滿足負荷變化的要求，也往往會形成高峰負荷時機組出力過大，低谷負荷時機組出力過小的現(xiàn)象，既不安全又不經(jīng)濟。在一般電力系統(tǒng)的運行中，需要根據(jù)負荷的變化相應的開停機組，以達到減少總的生產(chǎn)成本。這就是本文要討論的機組組合問題，也就是說，機組組合問題就是研究在一定的時間段內(nèi)合理的開、停機組，并滿足各種運行條件，以達到總成本最低的目標。機組組合問題是伴隨著電力工業(yè)的壟斷而出現(xiàn)的。在電力工業(yè)的起步階段，電廠間沒有互聯(lián)，各家電廠通過自己的網(wǎng)絡向其周圍的電力用戶供電，電廠運行管理人員關心的是自己的利潤。但隨著交流輸電技術、變壓器以及汽輪機技術的出現(xiàn)及發(fā)展，電力工業(yè)呈現(xiàn)出規(guī)模經(jīng)濟性，即，經(jīng)濟的供電方式是用高壓輸電技術將幾個大型電廠所發(fā)的電力輸送到較大范圍。發(fā)、輸、配電一體的壟斷式電力工業(yè)逐步代替了無序競爭的分散供電模式，到20世紀60年代，大多數(shù)工業(yè)國家建立了壟斷式的大規(guī)模電力系統(tǒng)。發(fā)電廠互聯(lián)后，系統(tǒng)就有了統(tǒng)一調(diào)度的可能。電力工程師遇到了如何實現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)調(diào)度的挑戰(zhàn)，由此出現(xiàn)了機組組合問題，這是電力系統(tǒng)中最早的經(jīng)濟學問題。經(jīng)濟調(diào)度的效益很大，根據(jù)國外資料和華北、東北等電網(wǎng)的實際測算，節(jié)省能源可達總耗量的0515。經(jīng)濟調(diào)度是一個十分復雜的系統(tǒng)優(yōu)化問題，從短期發(fā)電計劃來看，可分為機組組合、火電計劃、水電計劃、交換計劃、燃料計劃等子問題。其中機組的優(yōu)化組合是編制短期發(fā)電計劃首先要解決的問題，它的經(jīng)濟效益一般大于負荷經(jīng)濟分配所產(chǎn)生的效益。因為發(fā)電成本占到供電成本的3550，所以機組組合問題所能獲得的經(jīng)濟效益是十分顯著的。對于一個裝機容量為10000MW的電力公司，1的發(fā)電成本降低將會帶來每年1000萬3000萬的資金節(jié)省。因此，機組組合的研究一直廣受關注。電力系統(tǒng)的負荷在一天之內(nèi)是不斷變化的，負荷的這種變化如果僅靠改變機組出力而不改變機組的組合數(shù)目，其機組出力的調(diào)節(jié)范圍往往難以滿足要求。根據(jù)相應的負荷曲線一日或一周，在滿足負荷需求和一定的約束條件下，在計算周期內(nèi)確定機組的開、停機計劃使計算周期內(nèi)的總費用為最小，這就是機組最優(yōu)組合。簡單來說，機組組合問題是在滿足機組約束和發(fā)電備用需求的條件下，確定最小生產(chǎn)費用的調(diào)度計劃。合理的機組組合計劃能節(jié)省一次能源，延長機組使用壽命，帶來可觀的經(jīng)濟效益。建國初期，由于我國電力工業(yè)長期缺電及技術設備跟不上的原因，這方面的研究和應用并未廣泛開展。改革開放以來，電網(wǎng)的調(diào)度管理工作得到了重視，技術裝備水平有了很大提高，部分地區(qū)發(fā)電量有了富余，這為機組組合的研究和應用準備了良好的現(xiàn)實條件。電力市場改革開始以后，傳統(tǒng)的電力經(jīng)營機制正在發(fā)生重大變化。競爭促進發(fā)展，電力經(jīng)營方式從過去的獨家經(jīng)營轉(zhuǎn)變到相互競爭已是必然的趨勢。市場促進繁榮，只有從壟斷走向市場，才能更合理地配置資源，從而提高資源利用率，促進電力工業(yè)與社會的協(xié)調(diào)發(fā)展。在這樣的大環(huán)境下，機組組合問題的研究由于其包含的巨大經(jīng)濟效益而越來越體現(xiàn)出重要性。12國內(nèi)外研究現(xiàn)狀121國內(nèi)研究現(xiàn)狀我國的一些電力系統(tǒng)早在五十年代就開展過“等微增率”調(diào)度，但是這項工作卻逐漸落后于電網(wǎng)規(guī)模的迅速發(fā)展，所以我國在火電廠負荷分配和經(jīng)濟組合這方面的研究落后于國外很多。隨著近年來電力市場的不斷發(fā)展，機組的優(yōu)化調(diào)度問題在國內(nèi)也越來越引起電力系統(tǒng)部門和學者的重視。隨著電網(wǎng)中負荷峰谷差的逐年加大，使得參與調(diào)峰的機組的容量也越來越大。過去的調(diào)峰任務一般由經(jīng)濟性較差的中小容量的老機組承擔，例如我國建國初期建造的一批小容量機組，這些機組雖然設計時為基本負荷機組，但由于容量小，操作比較簡單，啟動和停機的速度較快，基本上能滿足調(diào)峰要求。近期由于電網(wǎng)組成結(jié)構(gòu)的改變，峰谷差的增大，一批較大容量機組開始參與調(diào)峰，如我國300MW機組己經(jīng)開始低負荷運行調(diào)峰。盡管我國大機組參與調(diào)峰，但均為基本負荷機組改造成降負荷運行，并沒有制造專門用于調(diào)峰的單元汽輪機。而且隨著峰谷差的日益增大，我國電網(wǎng)的調(diào)峰問題將更加突出。我國現(xiàn)有電網(wǎng)的調(diào)度方式基本分為兩種對于不具有自動發(fā)電控制AGC功能的電廠，電廠值長主要依靠調(diào)度電話或遠方終端接收電網(wǎng)調(diào)度發(fā)來的全廠中長期負荷曲線和實時負荷指令，再由值長通過單元機組值班人員分配給每臺機組；對于具有AGC功能的電廠，則采用直調(diào)機組的方式，即電網(wǎng)調(diào)度通過遠方終端直接對電廠的機組傳送負荷指令。上述負荷調(diào)度方式在實時負荷分配方面，主要采用效率法，即效率高的機組帶較多的負荷，效率低的機組帶較少的負荷。這種方法非常簡單，但卻缺乏科學依據(jù)。在機組的組合問題上，則主要采用優(yōu)先順序法1，即總是考慮讓效率高的機組優(yōu)先運行，效率低的機組優(yōu)先停運。但由于機組的組合問題屬于高維數(shù)、多約束、非線性、多階段、混合整數(shù)規(guī)劃的問題，要解決如此復雜的優(yōu)化問題，優(yōu)先順序法顯然是無能為力的。從安全穩(wěn)定性方面來看，電網(wǎng)調(diào)度直接控制到機組的方式，通常會使得機組產(chǎn)生一些無謂的損耗，影響機組的壽命。因此隨著電力市場改革的進一步發(fā)展，逐步實現(xiàn)“廠網(wǎng)分開、競價上網(wǎng)”，將電網(wǎng)的總負荷直接分給各電廠，由各電廠自己確定哪些機組運行、帶多少負荷。因此，對大型火力發(fā)電廠的多臺機組進行經(jīng)濟調(diào)度就具有很好的現(xiàn)實意義。此外，隨著能源在國民經(jīng)濟增長中的地位日益重要，國家把節(jié)能調(diào)度擺在了更加突出的位置。2007年8月，由發(fā)展改革委、環(huán)?？偩帧㈦姳O(jiān)會和能源辦聯(lián)合下發(fā)的節(jié)能發(fā)電調(diào)度辦法試行規(guī)定了不同類型發(fā)電的調(diào)度優(yōu)先級，具體如下1無調(diào)節(jié)能力的可再生能源發(fā)電機組；2有調(diào)節(jié)能力的可再生能源發(fā)電機組和滿足環(huán)保要求的垃圾發(fā)電機組；3核能發(fā)電機組；4按“以熱定電”方式運行的燃煤熱電聯(lián)產(chǎn)機組和資源綜合利用發(fā)電機組；5天然氣、煤氣化發(fā)電機組；6其他燃煤發(fā)電機組，包括未帶熱負荷的熱電聯(lián)產(chǎn)機組；7燃油發(fā)電機組。同類型火力發(fā)電機組按照能耗水平由低到高排序，節(jié)能優(yōu)先。能耗水平相同時，按照污染物排放水平由低到高排序。機組運行能耗水平近期依照設備制造廠商提供的機組能耗參數(shù)排序，逐步過渡到按照實例數(shù)值排序。122國外現(xiàn)狀在一些發(fā)達國家，機組負荷優(yōu)化調(diào)度已有半個多世紀的研究歷史了。特別是自上世紀80年代以來，電力系統(tǒng)的運行體制問題引起廣泛的關注，世界各國紛紛開始建立電力市場改變電力企業(yè)壟斷經(jīng)營，來增強企業(yè)的競爭力。發(fā)達國家通常采用的方式是將機組劃分為可競爭和不可競爭兩種類型，對于不具備商業(yè)推廣條件諸如可再生能源發(fā)電等，一般會進行一定程度的保護，從而促進其成長。而對于其他類型的機組，則需要統(tǒng)一根據(jù)各自的邊際變動發(fā)電成本向市場進行報價，由調(diào)度交易機構(gòu)根據(jù)所謂的安全約束經(jīng)濟調(diào)度進行發(fā)電安排。機組發(fā)電上網(wǎng)價格通常是由市場競爭決定，它的實際產(chǎn)生過程通常與安全約束經(jīng)濟調(diào)度緊密聯(lián)系在一起。首先，通過安全約束經(jīng)濟調(diào)度根據(jù)報價情況確定各機組的發(fā)電安排然后，根據(jù)發(fā)電出力點的位置和報價情況，采用邊際成本定價方法計算出機組的發(fā)電價格。這樣可以較好地激勵發(fā)電商按實際成本情況進行報價，進而確保調(diào)度優(yōu)化結(jié)果的真實合理性。但是，在國外這種機制下，有些高效率的機組如果成本較高，那么有些效率低但成本更低的機組，反而可能會優(yōu)先發(fā)電。這與國內(nèi)機制存在一些差別。美國能源監(jiān)管委員會還專門就這一問題進行了研究，以比較建立效率優(yōu)先的調(diào)度機制是否會比現(xiàn)有機制來得更好一些。在經(jīng)濟調(diào)度算法方面，由于負荷優(yōu)化調(diào)度方法對提高發(fā)電企業(yè)的經(jīng)濟效益和改善系統(tǒng)安全運行有很大的貢獻，因此許多學者在這方面進行了理論研究并且提出了許多解決方案和大量的計算方法。為保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行，需要實時保持電力供需的動態(tài)平衡?，F(xiàn)代火力發(fā)電生產(chǎn)過程是典型的復雜工業(yè)過程，廣泛地存在著多變量、非線性、大慣性、參數(shù)時變、受不確定因素影響和生產(chǎn)條件及工況變化大的問題。由于機組組合問題是一個大規(guī)模非線性、非凸的混合整數(shù)規(guī)劃問題，很難找到理論上的最優(yōu)解，世界各國學者和工程技術人員在這些問題上進行了長期的大量的研究，隨著計算機的出現(xiàn)及發(fā)展，這種問題得到了進一步的發(fā)展和解決。優(yōu)化的機組組合能帶來顯著地經(jīng)濟效益，長期以來它一直是研究的熱點，各國學者在長期的研究中提出了各種方法，如優(yōu)先順序法1，動態(tài)規(guī)劃法23，整數(shù)規(guī)劃法（IP）4及混合整數(shù)規(guī)劃法（MIP）（包括分支定界法5，拉格朗日松弛法（LR）法67，人工神經(jīng)網(wǎng)絡法8和遺傳算法（GA）911等方法或幾種方法的結(jié)合1213，比如多目標的混合算法14。優(yōu)先順序法按某種經(jīng)濟指標順序投切機組，計算速度快，占用內(nèi)存少，但得到的結(jié)果比較粗糙，常常找不到最優(yōu)解；動態(tài)規(guī)劃法容易引起“維數(shù)災”，且要求所求解的問題具有明顯的階段性，難以考慮與時間有關的約束和機組的爬坡速率等限制。IP法比較復雜，對于實際系統(tǒng)直接使用計算量大，必須對問題進行分解；分支定界法的計算時間隨著機組組合的規(guī)模成指數(shù)倍增長；拉格朗日松弛法利用對偶原理解決整數(shù)規(guī)劃問題，雖然能有效克服維數(shù)障礙，在實際電力工業(yè)中得到了廣泛應用，但對偶間隙的存在使構(gòu)造原問題的可行解成為難點，而且不能考慮電網(wǎng)安全問題，通常還需要結(jié)合輔助最優(yōu)潮流（OPF）程序?qū)Ω鱾€時段的發(fā)電計劃進行安全校正，由于OPF分別孤立地對沒一個時段進行校正，因此容易引起機組出力在不同時段的反復調(diào)節(jié)、甚至違反機組爬坡速度和持續(xù)開停機的約束；遺傳算法對目標函數(shù)沒有特殊的要求，可以考慮多個約束，能自動獲取和積累有關搜索空間的知識，并自適應地控制搜索過程，從而得到全局最優(yōu)解或準最優(yōu)解，比較靈活，但是單一的遺傳算法編碼不能全面地將優(yōu)化問題的約束表示出來，考慮約束的一個方法就是對不可行解采用閾值，這樣，計算的時間必然增加15。另外，遺傳算法還容易出現(xiàn)過早收斂等問題；而混合整數(shù)規(guī)劃法是求解非線性優(yōu)化問題的經(jīng)典方法，系統(tǒng)規(guī)模越大，所得到的結(jié)果越精確，計算時間只隨發(fā)電機數(shù)及時段數(shù)線性增加，收斂性較好，故在本文中使用混合整數(shù)規(guī)劃法進行分析研究。13電力市場下的機組組合131電力市場當前，電力工業(yè)在全世界范圍內(nèi)正發(fā)生著深刻的變化。從20世紀80年代開始，以英國為代表的西方發(fā)達資本主義國家開始進行電力市場化改革。其主要措施是打破傳統(tǒng)電力工業(yè)的一體化管理模式，通過電力企業(yè)私有化和民營化以及電力工業(yè)的重組，實現(xiàn)廠網(wǎng)分開，發(fā)電企業(yè)競價上網(wǎng)，建立獨立的管理體系，強化公平競爭和產(chǎn)業(yè)政策激勵為目的的管制等。隨后，澳大利亞、新西蘭、阿根廷、美國以及其他歐洲國家都相繼開始了電力工業(yè)的體制改革、結(jié)構(gòu)重組和建立電力市場的工作。電力工業(yè)的改革目標在于提高電力生產(chǎn)效率，使電價形成機制合理化，提供高質(zhì)量、更安全的電力產(chǎn)品，促進電力工業(yè)本身的良性發(fā)展，并使全社會從改革中得到更好的經(jīng)濟效益和社會效益。電力走向市場是歷史的必然。由于電力工業(yè)的獨特性和復雜性，電力市場建設仍然處在不斷探索和完善的過程中，到目前為止，電力市場改革還沒有形成一種通用的成功模式。市場化改革是電力工業(yè)體制的深刻變革，對電力系統(tǒng)運行和規(guī)劃帶來巨大的挑戰(zhàn)。在電力市場環(huán)境下，發(fā)電商與電網(wǎng)公司成為進行公平電力交易的市場成員，電力及其服務成為商品。傳統(tǒng)的基于粗放管理和行政手段的一系列規(guī)劃、調(diào)度和控制方案無法適應充滿競爭的市場環(huán)境，必須用全新的視角重新審視電力系統(tǒng)運行控制及規(guī)劃的各個環(huán)節(jié)，引入市場調(diào)節(jié)手段。電力市場是采用法律、法規(guī)、經(jīng)濟等手段，本著公平競爭、自愿互利的原則，對電力系統(tǒng)中發(fā)電、輸電、配電、用戶等各成員組織協(xié)調(diào)運行的管理機制和執(zhí)行系統(tǒng)的總和，是電力工業(yè)經(jīng)營（包括運行與發(fā)展、內(nèi)部與社會）管理與技術的綜合體。電力市場具有交換和買賣電力、提供信息、融通資金的功能。電力市場首先是一種管理機制。這種機制與傳統(tǒng)的行政命令的機制不同，主要采用市場的手段進行管理，從而達到資源優(yōu)化配置的目的。同時，電力市場還是體現(xiàn)這種管理機制的執(zhí)行系統(tǒng)，包括交易系統(tǒng)、計量系統(tǒng)、計算機系統(tǒng)、通信系統(tǒng)等。電力市場的基本特征是開放性、競爭性、計劃性和協(xié)調(diào)性。與傳統(tǒng)的壟斷的電力系統(tǒng)相比，電力市場具有開放性和競爭性。與普通的商品市場相比，電力市場具有網(wǎng)絡性和協(xié)調(diào)性。這是因為電力系統(tǒng)是相互緊密聯(lián)系的整體，任一成員的操作均將對電力系統(tǒng)產(chǎn)生影響，所以要求電力市場中的電力生產(chǎn)、使用、交換具有計劃性；同時由于電力是一種特殊的商品，無法大量存儲，也就是說電力系統(tǒng)要求隨時做到供需平衡，所以要求電力市場中的供應者之間、供應者與用戶之間相互協(xié)調(diào)。132機組組合理論及其市場化經(jīng)濟調(diào)度也稱經(jīng)濟運行，就是指在相同的產(chǎn)出條件下力求能源消耗最少。對發(fā)電企業(yè)而言，就是指在滿足電網(wǎng)電力負荷需求的條件下，合理安排機組運行方式，使所有在運機組的綜合能耗最低。對電網(wǎng)而言，就是指在滿足電網(wǎng)安全穩(wěn)定、電力供需平衡的條件下，合理安排各發(fā)電廠并網(wǎng)機組數(shù)量及電網(wǎng)運行方式，既使所有在運機組的綜合能耗最低，也使電網(wǎng)損耗最少。這是一種理想的要求，也是我們努力的方向。當前，電力工業(yè)在全世界范圍內(nèi)發(fā)生著深刻的變化。電力工業(yè)的改革目標在于提高電力生產(chǎn)效率，使電價形成機制合理化，提供高質(zhì)量，更安全的電力產(chǎn)品，促進電力工業(yè)本身的良性發(fā)展，并使全社會從改革中得到更好的經(jīng)濟效益和社會效益。電力工業(yè)走向市場，實現(xiàn)商業(yè)化運營己成為當前電力改革的大趨勢。我國電力工業(yè)市場化改革所遵循的總體目標是打破壟斷，引入競爭，提高效率，健全電價形成機制，優(yōu)化資源配置，提供優(yōu)質(zhì)服務，促進電力工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。電力體制改革將帶來產(chǎn)權和市場的多元化格局，傳統(tǒng)的強制性統(tǒng)一調(diào)度的格局可能演變?yōu)樵趨f(xié)商一致的前提下的自愿的統(tǒng)一調(diào)度，這種變化對機組經(jīng)濟組合的模型和算法也有一定的影響。第一，機組組合優(yōu)化的目標函數(shù)將發(fā)生變化。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中，各發(fā)電廠歸系統(tǒng)所有，所以機組組合優(yōu)化的目標函數(shù)是在滿足各類約束的條件下，合理安排機組的啟停，使得整個系統(tǒng)在計算周期內(nèi)的總?cè)剂虾牧繛樽钚?。電力市場環(huán)境下，各個發(fā)電企業(yè)將是獨立核算的經(jīng)濟實體，它們自主經(jīng)營，自負盈虧。不能再采用燃料消耗最小作為評價系統(tǒng)經(jīng)濟性最優(yōu)的目標，如何確立新的優(yōu)化目標作為機組組合的目標函數(shù)是需要研究的問題。第二，機組組合優(yōu)化的旋轉(zhuǎn)備用約束條件將發(fā)生變化。在原先機組組合問題的數(shù)學模型中，為了保證系統(tǒng)運行的可靠型，旋轉(zhuǎn)備用都只是以一個相對固定的容量約束體現(xiàn)在約束條件里，比如N一1約束，并沒有對系統(tǒng)的可靠性指標給出明確的約束，所以既沒有優(yōu)化系統(tǒng)的可靠性，也沒有優(yōu)化系統(tǒng)的經(jīng)濟性。在電力市場下，如何根據(jù)系統(tǒng)對可靠性的明確要求，制定合理的備用容量確定和分配法則，并將它引入機組組合優(yōu)化算法也是當前需要研究的問題。14本文主要工作市場環(huán)境下機組組合問題更加復雜化，體現(xiàn)在制約因素數(shù)學表示上稱為約束條件、目標函數(shù)的變化以及市場規(guī)則的融入。本文在電力市場環(huán)境下，以機組組合為主線索，主要分為兩大部分第一部分是優(yōu)化方法的介紹，第二部分是電力市場下的機組組合模型的建立及求解，并列舉了算例進行分析。在第一部分中介紹了幾種優(yōu)化方法的一些基本概念、理論和各自的優(yōu)缺點。在第二部分中針對電力市場的環(huán)境建立了機組組合的數(shù)學模型。本文在原有的傳統(tǒng)目標函數(shù)的基礎之上提出了電力市場下的機組組合目標函數(shù)。其約束條件有系統(tǒng)有功平衡約束、系統(tǒng)備用約束、發(fā)電機最大和最小出力約束、機組最小運行與停機時間約束、機組爬坡速率約束和線路傳輸約束等。除此之外，本文的總結(jié)部分還對電力市場環(huán)境下的機組組合問題進行了一些展望。2機組組合優(yōu)化方法21最優(yōu)化的基本概念最優(yōu)化既是一個古老的課題，又是一門年輕的學科。傳統(tǒng)的優(yōu)化方法是目前各種優(yōu)化技術的基礎，其建立于嚴謹?shù)臄?shù)學推理基礎之上，具有較為完整的理論體系。因而，其工程應用的可靠性較高，被廣泛應用于工程設計、經(jīng)濟規(guī)劃、生產(chǎn)管理、交通運輸和國防建設等重要領域。傳統(tǒng)優(yōu)化技術開始于17世紀的NEWTON和LEIBNIZ數(shù)學分析時代，期間經(jīng)LAGRANGE、CAUCHY等人的不斷研究，形成為一門完備的學科。特別隨著微型計算機技術的飛速發(fā)展，復雜的優(yōu)化算法得以實現(xiàn)，優(yōu)化技術應用范圍越來越廣，應用能力越來越強，從而成為一門十分活躍的學科。22優(yōu)化問題及其分類最優(yōu)化是一種以數(shù)學理論為基礎，用于求解某些特定問題的一種手段。即，人們解決問題的同時，力圖達到某些主觀上認為相對較好的預期目標，結(jié)合對象本身的屬性特點，利用經(jīng)驗或數(shù)學中的某些算法，求出施加給對象的某些控制行為和對象本身某些狀態(tài)和結(jié)構(gòu)的屬性值。優(yōu)化問題的描述（即最優(yōu)化問題的數(shù)學模型）和優(yōu)化算法分別為最優(yōu)化技術實施的對象和具體手段。優(yōu)化問題普遍存在于現(xiàn)實社會當中，例如生產(chǎn)過程的最優(yōu)調(diào)度和資源分配問題、工業(yè)產(chǎn)品的最優(yōu)設計，數(shù)學中的函數(shù)極值的求解和曲線擬合問題、控制過程中的對象辨識和優(yōu)化控制等，均可以看成是優(yōu)化問題的具體表現(xiàn)形式。如何描述優(yōu)化問題是實施最優(yōu)化技術的首要步驟，這也是優(yōu)化問題同決策問題的最顯著的區(qū)別之一?，F(xiàn)以常用于試驗數(shù)據(jù)處理的線性方程組的求解問題為例來引出優(yōu)化問題的描述過程。在進行多元線性回歸問題求解時，常常遇到求解如下線性方程組問題AXY21其中，A為試驗樣本的輸入量組成的MN維矩陣；Y為試驗樣本的輸出量組成的M維向量；X為待求的N維回歸系數(shù)向量。往往在試驗中MN，因而上式的解可能無窮多個MN，或者無精確的數(shù)學解MN。多數(shù)情況下需要找到一個較為合理的近似解來逼近真實的X。采用常用的樣本點誤差平方和最小的思想，可以將上述問題轉(zhuǎn)化為如下的問題進行求解，即找到某一X，使得YAX與試驗輸出向量Y的誤差平方和最小。用數(shù)學式子表達如下XARGMINAXYTAXY22于是，將線性方程組21的近似解的求解轉(zhuǎn)化為一種典型的優(yōu)化問題形式。以上其實是一種較簡單的優(yōu)化問題的數(shù)學模型建立過程，實際工程優(yōu)化問題的建模過程中遠比上述問題復雜得多。一方面，需要考慮優(yōu)化對象客觀條件的限制，例如現(xiàn)場火電機組的出力上下限等。這些問題的描述往往需要某學科領域的專門知識。如本文中火電廠優(yōu)化調(diào)度問題，就必須要有電力學科的背景知識。優(yōu)化問題所對應的模型包含三個組成部分1決策變量DECISIONVARIABLES，如22式中的未知變量X；2目標函數(shù)OBJECTIVEFUNCTION，即反映問題解優(yōu)劣的一種評定標準；3約束條件CONSTRAINTCONDITION，即對決策變量所加的一些限制條件，有等式約束條件和不等式約束條件。滿足約束條件的解稱為可行解FEASIBLESOLUTION，所有可行解的全體構(gòu)成了優(yōu)化問題的可行域FEASIBLEREGION。用數(shù)學語言可以將優(yōu)化問題表述為以下的通用形式OPTIMZEFX（23）0,12,ISGIMJHJL其中，為決策變量；12,TNXXR為優(yōu)化問題的約束集或可行域；|0,0,12,IJDGIHXJL為的優(yōu)化問題目標函數(shù)；OPTIMIZE可指最小、最大化?？紤]到最大化問題可FNR以轉(zhuǎn)化成最小化問題，以下未作特別說明，優(yōu)化問題均指最小化，上式中的OPTIMIZE用替代。MI按照決策變量的類型可以分為連續(xù)型如連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題和離散型如背包問題、貨郎擔問題優(yōu)化問題，以及兩者的混合形式如電力系統(tǒng)機組經(jīng)濟調(diào)度問題；按照約束條件出現(xiàn)與否可以分為無約束的優(yōu)化問題即23式中的DRN和有約束的優(yōu)化問題；按照優(yōu)化問題的求解的復雜性可以分為單峰與多峰、線性與非線性等優(yōu)化問題。而有約束的組合優(yōu)化問題可以劃分為P類優(yōu)化問題和NP類優(yōu)化問題18。當數(shù)學模型中的目標函數(shù)和約束條件均為線性時，稱為線性優(yōu)化問題；否則稱為非線性優(yōu)化問題。而在非線性優(yōu)化問題中，有一種特殊的優(yōu)化問題形式目標函數(shù)為二次型，所有的約束條件為線性約束，被稱為二次優(yōu)化問題或二次規(guī)劃QP,QUADRATICPROGRAMMING。當然，優(yōu)化問題還可以按照其他的劃分準則進行分類，此處不在贅述。為了求解優(yōu)化問題的方便，可以將優(yōu)化問題按照下圖進行分類優(yōu)化問題連續(xù)型混合型離散型（組合優(yōu)化）有約束優(yōu)化無約束優(yōu)化無約束優(yōu)化有約束優(yōu)化單峰多峰線性非線性P類NP類變量類型約束條件復雜性圖21優(yōu)化問題的分類23優(yōu)化方法機組組合的應用和研究最早可以追溯到20世紀40年代，發(fā)展到如今，其求解的方法已有十幾種之多。比如如啟發(fā)式方法、優(yōu)先順序法、動態(tài)規(guī)劃法、整數(shù)規(guī)劃和混合整數(shù)規(guī)劃法、分支定界法、拉格朗日松弛法、專家系統(tǒng)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、模擬退火算法、遺傳算法等。從數(shù)學上講，機組組合問題是一個復雜的混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題，到現(xiàn)在為止還很難尋找到理論上的最優(yōu)解。本節(jié)對求解機組組合問題的優(yōu)化方法經(jīng)行了綜述。231啟發(fā)式方法啟發(fā)式算法是最早的一類優(yōu)化算法，它沒有嚴格的理論依據(jù)，依靠直觀的判斷或?qū)嶋H調(diào)度的經(jīng)驗來尋找最優(yōu)解。啟發(fā)式方法在機組組合問題中的應用主要是局部尋優(yōu)法和優(yōu)先順序法。（1）局部尋優(yōu)法其基本的思路是從一個盡可能好的初始解出發(fā)，在其鄰域內(nèi)尋優(yōu)，通過迭代求得最優(yōu)解或次優(yōu)解。這種方法計算速度快，所需內(nèi)存少，但往往找不到最優(yōu)解。（2）優(yōu)先順序法優(yōu)先順序法也稱為排隊法，即將各個機組按現(xiàn)實中的某種經(jīng)濟特性指標排出循序，構(gòu)成機組組合的優(yōu)先循序表。所謂的優(yōu)先循序法就是在這個優(yōu)先循序表的基礎之上優(yōu)化選取機組組合的方法。優(yōu)先循序法提出的很早，到目前為止還在研究中。優(yōu)先順序法計算速度快，占用內(nèi)存小。但由于計算時所考慮的組合不多，因此，優(yōu)先順序法所得到的結(jié)果不能保證是最優(yōu)解，其結(jié)果僅僅是次優(yōu)組合而已。它是以計算精度為代價來換取計算速度的，一次對計算精度要求高的場合不能用此方法。但是優(yōu)先順序法也能滿足一般的場合的應用需要。優(yōu)先順序法既可以單獨使用，又可以與其他方法結(jié)合使用。232動態(tài)規(guī)劃法動態(tài)規(guī)劃法DYNAMICPROGRAMMING是解決多階段決策過程最優(yōu)化的一種數(shù)學方法，在枚舉各種可能的狀態(tài)組合的過程中，這種方法巧妙地摒棄了那些不需要考慮的解。用動態(tài)規(guī)劃法求解機組組合問題時，整個調(diào)度期間T被分成若干個時段，通常每個時段為LH，每個時段即動態(tài)規(guī)劃過程中的一個階段。各階段的狀態(tài)即為該時段所有可能的機組開停狀態(tài)組合。從初始階段開始，從前向后計算到達各階段各狀態(tài)的累計費用包括開停機費用和運行時的燃料費，再從最后階段累計費用最小的狀態(tài)開始，由后向前回溯，依次記錄各階段使總的累計費用最小的狀態(tài)，這樣就可得到最優(yōu)的開停機方案，在計算運行所需的燃料費用時，需使用負荷經(jīng)濟分配算法。若使用完全狀態(tài)的動態(tài)規(guī)劃法，對于N臺機組的系統(tǒng)，若要考慮T個時段的機組組合問題，則總的狀態(tài)數(shù)為，當N和T增大時，計算量將急劇增加，形成所謂2NT“維數(shù)災”。為克服這個困難，常采取一定的措施來限制狀態(tài)的數(shù)目，多數(shù)情況下是將動態(tài)規(guī)劃法和優(yōu)先順序法結(jié)合使用，總的目標是在計算量與優(yōu)化效果之間尋求折衷。為克服“維數(shù)災”問題，產(chǎn)生了下列幾種基于動態(tài)規(guī)劃的近似方法。DPSCDYNAMICPROGRAMMINGSEQUENTIALCOMBINATION法將動態(tài)規(guī)法和優(yōu)先順序法相結(jié)合，機組只能按優(yōu)先順序開停，大大減少了狀態(tài)數(shù)。但是獲得的解可能與最優(yōu)解相差較大。DPTCDYNAMICPROGRAMMINGTRUNCATEDCOMBINATION法選取優(yōu)先順序表前面一定數(shù)目的機組的開停組合作為各階段的狀態(tài)。和DPSC相比，狀態(tài)數(shù)增加，但優(yōu)化效果好。DPSTCDYNAMICPROGRAMMINGSEQUENTIALTRUNCATEDCOMBINATION法則先使用優(yōu)先順序表法或DPSC法產(chǎn)生一個初始機組組合。以此初始組合為中心，在優(yōu)先順序表中向上向下外擴一定數(shù)目的機組，再使用DPTC法求最優(yōu)解。和上兩種動態(tài)規(guī)劃法相比，DPSTC法計算量最大，但是優(yōu)化效果最好。對于一個中小型電力系統(tǒng)，DPSTC可在較少的計算時間內(nèi)獲得最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。此三種方法的一個共同特點是它們都依賴于一個優(yōu)先順序表。DPSTC的主要缺點是系統(tǒng)負荷的變化劇烈程度對它的計算時間影響很大。動態(tài)規(guī)劃法要求所求解的問題具有明顯的階段性，難于考慮與時間有關的約束條件和機組爬升速率的限制，使用起來也不夠靈活。對于某個給定的狀態(tài)來說，爬升速率限制是前一階段與其相連的狀態(tài)的函數(shù)，對于這個狀態(tài)，相關于每個前一狀態(tài)都要進行一次經(jīng)濟負荷分配計算，使占用內(nèi)存量和計算時間增加，因此只能通過近似方法解決。在啟動過程中，考慮機組爬升約束也會丟失最優(yōu)解。233混合整數(shù)規(guī)劃法混合整數(shù)規(guī)劃MIXEDINTEGERPROGRAMMING是變量中既有整數(shù)又有非整數(shù)的數(shù)學規(guī)劃問題，根據(jù)除整數(shù)變量以外的其它變量的函數(shù)類型，又可分為線性混合整數(shù)規(guī)劃和非線性混合整數(shù)規(guī)劃。這種規(guī)劃問題解決起來十分困難，常用的方法有分支定界BRANCHANDBOUND法、BENDERS分解BENDERSDECOMPOSITION法、廣義BENDERS分解GENERALIZEDBENDERSDECOMPOSITION法等。混合整數(shù)規(guī)劃法在機組組合問題中實用化的成果不太多，但有一些理論成果有價值，應用十分廣泛的拉格朗日松弛法最早也是以分支定界法的形式出現(xiàn)的?；旌险麛?shù)規(guī)劃法的優(yōu)點是（1）直接求解機組組合問題的數(shù)學模型，不需要加入過多的限制或假設（2）從理論上來說，能找到全局最優(yōu)解。其缺點是（1）方法比較復雜，不直觀，對于分支定界法，為得到比較高的效率，需要精心構(gòu)思分支策略和求下界的算法，BENDERS分解法和廣義BENDERS分解法使用也較復雜（2）對于實際系統(tǒng)，直接使用計算量太大，必須對問題進行分解（3）BENDERS分解法或廣義BENDERS分解法對目標函數(shù)的性態(tài)有一些要求。在本文中就是使用的混合整數(shù)規(guī)劃法，并且在解決安全機組組合問題時我們就使用的BENDERS分解法BENDERS分解是一種非常優(yōu)秀的分解算法。它將一個給定的優(yōu)化問題分解成一個主問題和一系列子問題。設定原問題中的某些變量將能得到不同的系列子問題。各個子問題基于對偶原理單獨求解，并返回給主問題最優(yōu)解的信息，主問題根據(jù)子問題返回的信息，給出主問題的目標最優(yōu)解?？梢栽谥鲉栴}最優(yōu)解時采用一種松弛的方法，即僅計算一個無約束的優(yōu)化問題。各子問題驗算主問題的優(yōu)化解，看是否滿足所有子問題的約束條件。如果滿足，則所得解即為原問題的待求最優(yōu)解；如果不滿足，則求解各子問題并返回不滿足的變量約束信息給主問題，再次求解主問題。這樣主子問題反復迭代，直至最后收斂到最優(yōu)解。234拉格朗日松弛法拉格朗日松弛法LAGRANGIANRELAXATION是解決復雜整數(shù)和組合優(yōu)化問題的一類優(yōu)化算法，它建立在下述思想的基礎上許多整數(shù)規(guī)劃問題可看成是由一些子問題組成，利用這一特點，把約束條件被破壞的量和他們各自對應的對偶變量的乘積加在目標函數(shù)上作為懲罰項，形成拉格朗日函數(shù)。拉格朗日問題相對容易解決，對于最大小化問題，它的最優(yōu)值是原問題優(yōu)化值的上下界。拉格朗日松弛法應用于機組投入問題時，把所有的約束分成兩類一類是全系統(tǒng)的約束，如系統(tǒng)功率平衡約束和系統(tǒng)備用約束一類是可以按單臺機組分解的約束，如機組出力約束，最小啟停時間約束等。拉格朗日松弛法的基本過程是把機組投入問題的系統(tǒng)約束條件通過乘子引入到目標函數(shù)中，形成原問題的對偶形式，從而將求解原問題的最小值問題轉(zhuǎn)化成求解對偶問題的最大值問題。在求解對偶問題時，分成主迭代和次迭代兩個過程。在次迭代中求解各個機組的子問題，在主迭代中用次梯度法更新拉格朗日乘子。主迭代和次迭代交替進行，直到問題收斂。拉格朗日松弛法在機組投入問題中的應用研究始于70年代，80年代逐漸推廣，90年代成為主流，目前已經(jīng)有大量的理論和應用成果。早期的應用多結(jié)合分支定界法，但是在后來的應用中發(fā)現(xiàn)分支定界的框架是完全可以拋棄的，直接解對偶問題并結(jié)合一些啟發(fā)式的調(diào)整策略即能得到原問題的最優(yōu)解或次優(yōu)解。拉格朗日松弛法是一類有著成熟理論基礎的組合優(yōu)化算法，適合解決大系統(tǒng)的優(yōu)化問題，由于電力系統(tǒng)的機組投入問題具有該算法所要求的特點，使得該算法得到了十分廣泛的應用。拉格朗日松弛法具有以下的優(yōu)點（1）隨著機組數(shù)的增加，計算量近似線性增長，克服了維數(shù)障礙，且機組數(shù)目起多，算法效果越好（2）方法十分靈活，不但可以成功解決機組投入問題，也可以推廣到水火電聯(lián)合經(jīng)濟調(diào)度問題和電力交易問題（3）算法的一些因子具有實際的物理經(jīng)濟意義，例如，與系統(tǒng)負荷約束相關的拉格朗日乘子即等于系統(tǒng)邊際發(fā)電成本。但是，也有一些缺點（1）由于目標函數(shù)的非凸性，用對偶法求解時，存在對偶間隙，需要根據(jù)對偶問題的優(yōu)化解，采取一定的措施構(gòu)造原問題的優(yōu)化可行解，這是拉格朗日松弛法的一個難點（2）算法的迭代過程中有可能出現(xiàn)震蕩或奇異現(xiàn)象，需要采取措施加快收斂（3）考慮某些約束條件如機組爬坡速率約束會使計算復雜化。235遺傳算法遺傳算法是近年來廣泛應用的一種模仿自然界生物進化過程的自適應隨機搜索方法。遺傳算法是一個框架性的算法，可以根據(jù)具體問題進行不同的考慮。遺傳算法通過對待求量進行編碼，構(gòu)造搜索空間；隨機產(chǎn)生初始染色體群體評估父代中每個染色體的適應度，進行選擇、雜交和變異等基因操作，使基因群體向有序的狀態(tài)演變、進化，得到的子群體具有比父代更好的特性；反復上面過程最終得到問題的解。一般地，選擇和雜交可以保證算法收斂，而變異則增加群體的多樣性，確保算法的全局最優(yōu)性。解決機組投入問題的遺傳算法包括以下兩個決策步驟（1）將機組投入問題模型化為符合遺傳算法的框架。如可行解空間的定義、適應值函數(shù)的表現(xiàn)形式、解的字符串表達式；（2）遺傳算法參數(shù)的設計。包括種群規(guī)模、復制、交叉、變異的概率選擇，最大進化代數(shù)，終止準則設定等。遺傳算法的優(yōu)點在于對目標函數(shù)的性態(tài)沒有特殊要求，從理論上可以找到全局最優(yōu)解?？梢缘玫蕉鄠€可選方案，方法比較靈活，適用于并行處理。該方法的缺點是遺傳算法本質(zhì)上屬于無約束優(yōu)化算法，如何處理約束條件將在很大程度上影響算法的效率；由于是隨機優(yōu)化算法，不能保證得到全局最優(yōu)解計算量比較大，所需時間比較長。236算法總結(jié)機組投入問題是編制發(fā)電計劃的基礎。在國外己經(jīng)經(jīng)過了長期的研究和廣泛的應用，并取得了顯著的經(jīng)濟利益。我國改革開放以來，技術裝備水平有了很大提高，部分地區(qū)發(fā)電量有了富余，為機組組合和發(fā)電計劃工作的開展提供了有利條件。機組投入問題十分復雜，變量數(shù)和約束條件都很多，目標函數(shù)又不具備良好的性態(tài)，因此必須選擇合適的算法。上述各種優(yōu)化方法在實際系統(tǒng)中使用最多的是優(yōu)先順序法、動態(tài)規(guī)劃法和拉格朗日松弛法，這些方法各有優(yōu)缺點。對于優(yōu)先順序法應該選擇合適的排序指標，考慮根據(jù)負荷變化動態(tài)地排序，并加入一些可以考慮全局優(yōu)化的策略。動態(tài)規(guī)劃法應該根據(jù)系統(tǒng)規(guī)模的不同而采取不同的方法以限制狀態(tài)數(shù)目。既保證計算的快速，又盡可能地不丟失最優(yōu)解與時間相關的約束條件也需要很好地處理另外應該考慮系統(tǒng)安全約束、機組可靠性、負荷的隨機性等因素。拉格朗日松弛法的一個關鍵環(huán)節(jié)是根據(jù)對偶問題的解來構(gòu)造原問題的優(yōu)化可行解，這需要實際系統(tǒng)的知識，有很高的技巧性拉格朗日乘子的初始值選擇和優(yōu)化方法對算法的效率有很大影響需要采取措施增加目標函數(shù)的凸性需要考慮機組爬坡速率等約束條件也要考慮系統(tǒng)安全約束、機組可靠性等因素。此外，遺傳算法也顯示出很大的優(yōu)勢，對于這種方法應考慮防止早熟，加快收斂速度。采取合適的方法處理約束條件?？傊蠼鈾C組投入問題的方法很多，還可以考慮各種方法的綜合應用。優(yōu)化技術是一種以實驗或數(shù)學理論為基礎，用于求解工程問題的應用技術。是人們解決問題的同時，力圖達到某些主觀上認為相對較好的預期目標，結(jié)合對象本身的屬性特點，利用經(jīng)驗或數(shù)學中的某些算法，求出施加給對象的某些控制行為和對象本身某些狀態(tài)和結(jié)構(gòu)屬性值。用數(shù)學的語言描述就是優(yōu)化技術一般由三部分組成，1目標函數(shù)或目標值，這就是人們依據(jù)自己的經(jīng)驗主觀上確定的一個標準度量，用來評定和總結(jié)決策的效能或價值；2優(yōu)化過程的約束條件，此項為解決問題過程中，經(jīng)濟、技術等客觀原因和對象本身帶來的限制條件，從而組成了有限或無限個可選方案；3優(yōu)化算法，就是如何通過經(jīng)驗或數(shù)學方法在可選方案中進行選擇、搜索來反復地提高效能。數(shù)學理論、人工智能和計算機科學的迅猛發(fā)展，為優(yōu)化技術的實施提供了充足的理論基礎和物質(zhì)保障?，F(xiàn)有的優(yōu)化技術大抵可分成基于傳統(tǒng)優(yōu)化算法的傳統(tǒng)優(yōu)化技術，以及基于人工智能和知識工程的智能優(yōu)化技術。前者通過對優(yōu)化對象進行分析，抽象出合理的數(shù)學模型，然后通過傳統(tǒng)優(yōu)化算法進行求解，從而得出最優(yōu)決策變量。后一種優(yōu)化技術融入了各種智能建模方法和智能優(yōu)化算法，或者通過知識庫和規(guī)則庫來對系統(tǒng)直接進行優(yōu)化，以及利用試驗手段或智能方法來確定對象的某些參量的目標值或應達值，以便實時調(diào)整對象可控參量，使之向目標值靠近。隨著設備運行所需的要求越來越高，以及優(yōu)化對象日趨復雜化，智能優(yōu)化技術逐漸成為優(yōu)化技術研究的發(fā)展方向。優(yōu)化算法作為優(yōu)化技術的關鍵內(nèi)容，直接決定了優(yōu)化技術能否成功實施。優(yōu)化算法已經(jīng)由傳統(tǒng)的基于梯度信息或直接搜索的傳統(tǒng)局部算法發(fā)展到了具有全局搜索特性的智能優(yōu)化算法。智能優(yōu)化算法包括以遺傳算法GA,GENETICALGORITHM為代表的基于生物進化理論的進化算法、基于金屬熱處理過程的模擬退火算法SA，SIMULATEDANNEALING、基于生物行為活動的蟻群優(yōu)化ACO,ANTCOLONYOPTIMIZATION算法和粒子群優(yōu)化PSO,PARTICLESWARMOPTIMIZATION算法，以及基于混沌現(xiàn)象的混沌優(yōu)化算法COA,CHAOSBASEDOPTIMIZATIONALGORITHM等。新型的全局優(yōu)化算法的出現(xiàn)在一定程度上提高了優(yōu)化技術適用的范圍和優(yōu)化結(jié)果的可靠性。然而，智能優(yōu)化算法并非完美，該類算法存在收斂速度慢、易發(fā)生早熟現(xiàn)象和搜索精度不高等缺點，如何克服智能優(yōu)化算法的這些缺點是一個值得研究的課題。另外，近期興起的PSO算法無論在理論還是算法改進方面，都具有廣闊的研究空間。優(yōu)化算法一般需要通過數(shù)值迭代計算方可完成，傳統(tǒng)的優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法迭代過程的基本框架相似。他們的核心部分都是采用一定的策略來更新下一次迭代的初始值，使結(jié)果向最優(yōu)點逼近。MATLAB中的優(yōu)化工具箱提供了一些常用的優(yōu)化算法對應的函數(shù)或命令，然而，當采用其它高級編程語言來優(yōu)化過程或?qū)ο髸r，調(diào)用優(yōu)化工具箱中的優(yōu)化函數(shù)和命令需要較繁雜的接口，而且有些優(yōu)化算法在工具箱中并沒有提供。因而，開發(fā)通用的、方便調(diào)用的優(yōu)化算法庫對優(yōu)化技術的實施顯得非常必要。3基于混合整數(shù)規(guī)劃法的火電廠機組組合研究31火電廠的概況及其機組組合問題火電廠是利用煤、石油、天然氣等固體、液體燃料燃燒所產(chǎn)生的熱能轉(zhuǎn)換為動能以生產(chǎn)電能的工廠。按燃料的類別可分為燃煤火電廠、燃油火電廠和燃氣火電廠等。按功能又可分為發(fā)電廠和熱電廠。發(fā)電廠只生產(chǎn)并供給用戶以電能；而熱電廠除生產(chǎn)并供給用戶電能外，還供應熱能。按服務規(guī)模可分為區(qū)域性火電廠、地方性火電廠以及列車電站等。區(qū)域性火電廠裝機容量較大，一般建造在燃料基地如大型煤礦附近。這類電廠又稱為坑口電廠，其電能通過長距離的輸電線路供給用戶。地方性火電廠多建造在負荷中心，需經(jīng)長距離運進燃料，它生產(chǎn)的電能供給比較集中的用戶。通?；痣姀S還按蒸汽壓力分為低壓電廠（蒸汽初壓力為1215ATM，1ATM101325KPA01MPA）、中壓電廠蒸汽初壓力為2040ATM、高壓電廠蒸汽初壓力為60100ATM、超高壓電廠（蒸汽初壓力為120140ATM）、亞臨界壓力電廠（蒸汽初壓力為160180ATM）和超臨界壓力電廠（蒸汽初壓力為226ATM）?；痣姀S的負荷經(jīng)濟調(diào)度是根據(jù)各機組的熱力特性確定應承擔的負荷，以達到煤耗最低的一種優(yōu)化調(diào)度。它包括兩方面的內(nèi)容一是并列運行機組間負荷的優(yōu)化分配，它是以給定電廠運行機組組合為前提的；二是單元機組的優(yōu)化組合和開停機計劃的確定。電力系統(tǒng)負荷在一天中變化范圍很大時，僅改變機組出力不改變機組組合時，調(diào)節(jié)范圍難以滿足負荷變化的要求。有時即使勉強能滿足負荷變化的要求，但高峰負荷時機組的出力過大，低谷負荷時機組出力過小，既不安全也不經(jīng)濟。在一般電力系統(tǒng)的正常運行中，一般需要隨負荷的漲落而啟停機組。電力系統(tǒng)運行中的機組經(jīng)濟組合計劃也稱為開停機計劃，它要求在保證系統(tǒng)安全的條件下，在所研究的周期內(nèi)合理選擇運行機組和安排其開停機計劃，使周期內(nèi)系統(tǒng)消耗的燃料總量為最少。從國外和國內(nèi)調(diào)度經(jīng)驗我們可以到的一個大體的概念經(jīng)濟負荷分配可節(jié)約0515的燃料機組經(jīng)濟組合的效益可達125。實行經(jīng)濟調(diào)度，若充分利用高效的機組發(fā)電，逐步淘汰高能耗的小火電，全國可以減少發(fā)電用煤約7000萬噸標準煤，萬元產(chǎn)值能耗可以降低315個百分點。為能耗降低20的目標貢獻約六分之一，居全國各大行業(yè)之首?；痣姀S是電能生產(chǎn)的重要組成部分，在全世界范圍，火電廠的裝機容量占總裝機容量的70，發(fā)電量占總發(fā)電量的80。根據(jù)中國1989年的統(tǒng)計資料，中國火電廠的裝機容量占總裝機容量的7427，截止2010年底，全國電力總裝機容量突破962億KW，其中火電裝機容量達7066億千瓦，約占總裝機容量的745。由此可見，火電廠無論是對國民經(jīng)濟的發(fā)展，還是人民生活水平的提高，都起著重大作用。關于火電廠的新技術開發(fā)（1）鼓勵高效低氮燃燒技術及適合國情的循環(huán)流化床鍋爐的開發(fā)和應用。（2）鼓勵具有自主知識產(chǎn)權的煙氣脫硝技術、脫硫脫硝協(xié)同控制技術以及氮氧化物資源化利用技術的研發(fā)和應用。（3）鼓勵低成本高性能催化劑原料、新型催化劑和失效催化劑的再生與安全處置技術的開發(fā)和應用。（4）鼓勵開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權的在線連續(xù)監(jiān)測裝置。（5）鼓勵適合于煙氣脫硝的工業(yè)尿素的研究和開發(fā)?；鹆Πl(fā)電機組是典型的工業(yè)系統(tǒng)，不僅要求主機、輔機、各種裝置、各子系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)工作，而且需要相互之間工作參數(shù)的合理配合，才能達到經(jīng)濟運行的總體優(yōu)化?；鹆Πl(fā)電站是能源轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，能源轉(zhuǎn)換效率本質(zhì)上取決于電站工藝的總體設計和主機、輔機設備的優(yōu)化配置。如表31顯示了各類火電廠的發(fā)電效率。當然