节能发电调度优化方法研究
可再生能源电力系统的优化调度研究
可再生能源电力系统的优化调度研究随着能源需求的增长和环境保护意识的提高，可再生能源电力系统正逐渐成为解决能源安全和环境问题的重要方式。
然而，由于可再生能源的天然特性和随机性，使得其调度和运输变得更为复杂。
因此，对可再生能源电力系统的优化调度研究具有重要的理论意义和实践价值。
一、可再生能源电力系统概述可再生能源电力系统是指利用太阳能、风能、水能等自然资源进行发电的系统。
与传统的化石能源发电方式相比，可再生能源电力系统具有清洁、碳排放少、永续供应等优点。
然而，由于可再生能源具有时间和空间的随机性，导致可再生能源电力系统具有一定的不确定性和不稳定性。
二、可再生能源电力系统的调度优化需求1. 满足电力需求：可再生能源电力系统需要合理调度，以满足电力需求的稳定性和可靠性。
调度优化的目标是使得电力供应能够适应负荷需求，同时最小化系统的运行成本和碳排放量。
2. 处理不确定性：由于可再生能源发电存在天气等因素的不确定性，优化调度需要考虑这种不确定性，并合理处理。
3. 考虑电力系统的安全性：优化调度需要确保电力系统的运行安全，包括电力负荷的平衡、电压的稳定和频率的调控等。
4. 提高可再生能源利用率：调度优化需要充分利用可再生能源资源，提高发电效率和利用率。
三、可再生能源电力系统的优化调度方法1. 预测模型：可再生能源电力系统的调度需要对可再生能源的发电量进行准确预测。
基于历史数据和天气预测等方法，建立合理的预测模型，可以帮助优化调度。
2. 多目标优化算法：优化调度需要考虑多个目标，如电力供应的稳定性、运行成本和碳排放量等。
多目标优化算法可以帮助寻找最优解的权衡。
3. 能量存储技术：能量存储技术可以平衡可再生能源的不稳定性，提高电力系统的稳定性和可靠性。
优化调度可以考虑利用能量存储技术进行能量调剂。
4. 风险管理：不确定性是可再生能源电力系统调度的一个重要问题。
通过建立风险管理模型，可以对不确定性因素进行评估和控制，帮助优化调度。
电力系统优化调度策略研究与优化
电力系统优化调度策略研究与优化电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，对电力系统的优化调度策略的研究和优化具有重要意义。
本文将重点探讨电力系统优化调度策略的研究现状、挑战和未来发展方向，以及现有的优化调度方法和技术。
首先，电力系统优化调度策略的研究是为了实现电力系统的高效、稳定和可靠运行。
随着电力需求的增长和电力市场的发展，电力系统面临着诸多挑战，如供需平衡、电网安全、能源效率等。
因此，研究优化调度策略对于电力系统的可持续发展具有重要意义。
目前，电力系统优化调度策略的研究主要集中在以下几个方面：发电机组调度、输电网调度、负荷预测和能源调度。
发电机组调度是电力系统优化调度的核心内容之一。
通过合理调度发电机组的运行方式和发电量，可以实现发电成本的最小化、供需平衡和电能质量的保证。
常用的优化方法包括基于最优功率流的调度方法、基于遗传算法和模拟退火算法的调度方法等。
输电网调度是指在保证输电线路安全运行的前提下，通过控制输电线路的功率流动以及优化输电线路的配置，实现输电网的高效运行。
当前的研究主要集中在输电线路的潮流计算、电网状态估计和优化配置等方面。
负荷预测是电力系统优化调度的重要前提。
通过对负荷需求的准确预测，可以合理安排发电计划和调度策略，提高电力系统的经济效益和能源利用率。
常见的负荷预测方法包括基于统计模型的拟合方法、基于神经网络的方法以及基于机器学习的方法等。
能源调度是指在多能源系统中，通过合理配置和调度各种能源资源，实现能源供给的均衡和优化。
能源调度涉及能源的供应链、能源转化和能源储存等方面。
目前的研究主要集中在多能源系统的协调调度和能源储存技术的应用等领域。
然而，电力系统优化调度策略的研究仍面临一些挑战。
首先，电力系统的复杂性和不确定性使得优化调度问题变得困难。
其次，电力系统的规模和复杂度持续增加，使得优化调度问题的解空间变得庞大。
再者，电力系统的强耦合性和非线性特性导致优化调度问题的求解困难。
电力系统中的能源调度优化方法研究
电力系统中的能源调度优化方法研究随着能源需求的不断增长和能源结构转型，电力系统的能源调度优化变得愈发重要。
能源调度优化是指通过合理分配和利用电力系统中的能源资源，实现系统运行的最佳状态，提高能源利用效率和经济性。
本文将围绕电力系统中的能源调度优化方法进行研究，探讨不同方法的优缺点，并介绍近年来的研究进展和趋势。
一、能源调度优化的背景与意义电力系统是一个复杂的能源系统，包括发电、输电和配电等多个环节。
在能源紧缺和环境压力逐渐增大的背景下，如何合理利用电力系统中的能源资源，提高能源利用率和经济性成为重要议题。
能源调度优化可以有效降低电力系统的耗能和排放，提高电力系统的稳定性和可靠性。
二、传统能源调度优化方法1.负荷预测模型负荷预测是能源调度优化的基础，准确的负荷预测可以帮助系统规划者合理安排电源和负荷之间的平衡。
常见的负荷预测模型包括统计模型、神经网络模型和时间序列模型等。
这些模型通过对历史数据的学习和分析，预测未来负荷的变化趋势，为后续的能源调度优化提供准确的数据支持。
2.发电机组组合优化发电机组组合优化是电力系统中的一项重要任务。
通过合理选择和组合发电机组，可以有效降低系统的运行成本和能源消耗。
传统的发电机组组合优化方法包括线性规划、整数规划和遗传算法等。
这些方法通过对不同发电机组的特性和运行数据进行分析和优化，确定最佳的发电组合方案。
3.供需曲线匹配供需曲线匹配是能源调度优化的重要手段之一。
通过对电源和负荷之间的供需关系进行建模和优化，实现电力系统的稳定运行和能源的高效利用。
传统的供需曲线匹配方法包括基于供需平衡模型的最优潮流算法和基于市场交易的供需匹配算法。
这些方法通过对供需关系进行优化和调整，确保系统供需平衡和能源的有效利用。
三、新型能源调度优化方法1.基于智能算法的优化方法近年来，随着人工智能和大数据技术的快速发展，基于智能算法的能源调度优化方法得到了广泛关注。
例如，基于遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等的优化方法。
节能发电调度优化方法研究毕业设计论文 推荐
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作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日目录摘要 (VII)关键词 (VII)Abstract (VIII)Key Words: .......................................... V III 1．绪论 (1)1.1课题研究的背景和意义 (1)1.1.1 电力系统的简介 (1)1.1.2 我国电力工业现状 (1)1.2 优化调度方法在电力系统中的应用 (2)1.2.1 优化调度中的主要问题 (2)2．遗传算法的特点和基本方法 (3)2.1 遗传算法概述 (3)2.1.1 遗传算法概念 (3)2.1.2 遗传算法的步骤和意义 (4)2.2 遗传算法的理论基础 (6)2.2.1 模式定理和积木块假设]6[ (6)2.2.2 遗传算法的隐并行性]7[ (7)2.2.3 遗传算法性能评估 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 遗传算法的优点 (9)2.3.2 遗传算法的不足之处 (10)2.3.3 遗传算法与传统算法的比较 (10)2.4 改进的遗传算法 (12)2.4.1 遗传算法的主要问题和解决方案 (12)3. 基于改进遗传算法的AGC机组优化组合 (13)3.1 传统的机组组合模型 (13)3.1.1 目标函数 (13)3.1.2 约束条件 (14)3.2 考虑AGC的机组优化组合数学模型 (15)3.2.1 电力市场环境下的AGC调节容量问题]12][11[ (16)3.2.2 目标函数 (17)3.2.3 约束条件 (17)3.3 可变长二进制编码 (18)3.4 等微增率获取功率]14[ (20)3.5 差异函数选取]16[ (23)3.6 主要群初始化和主种群终止设定 (25)3.7 子种群初始化和子种群终止设定 (25)3.8 主种群和子种群遗传算子设计 (25)3.9 开采点的获取 (28)3.10 改进遗传算法中的一些讨论 (29)3.10.1 搜索域与开采点之间的关系 (29)3.10.2 子种群的控制 (29)4. 算例仿真分析 (30)4.1 算例一 (30)4.2 算例二 (34)5. 结论 (37)参考文献 (39)致谢 (40)附录 (41)节能调度优化方法研究摘要随着电力运营体制改革的不断深入和电力市场的逐渐形成，电力系统中AGC功率调配和机组优化组合的规模越来越大，约束条件也越来越复杂。
电力系统中的能源调度与优化方法
电力系统中的能源调度与优化方法随着能源需求的不断增长和对可持续发展的迫切需求，电力系统中的能源调度与优化成为了一个重要的研究领域。
能源调度和优化的目标是实现电力系统的高效、可靠和可持续运行，同时满足用户需求，并尽量减少对环境的影响。
能源调度是指根据电力系统的需求和资源情况，合理安排能源的生产和消费。
而能源优化则是通过优化算法和技术，最大程度地提高电力系统的效率和可靠性。
下面将介绍几种常用的电力系统能源调度与优化方法。
1. 模型预测控制法模型预测控制法是一种基于数学模型的能源调度与优化方法。
它通过建立电力系统的数学模型，并根据系统中的约束条件和目标函数，预测未来的负荷需求和能源供应情况。
然后，根据这些预测结果，制定最优的能源调度策略，并实时监控和调整系统运行参数。
这种方法可以提高系统的能源利用率和调度的精度，但需要较高的计算和模型建立成本。
2. 基于人工智能的优化算法基于人工智能的优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法和人工神经网络等，可以应用于电力系统的能源调度与优化。
这些算法通过模拟自然界的进化和智能学习过程，优化系统的能源调度策略。
它们能够快速搜索和优化大规模的问题，并找到全局最优解或近似最优解。
这些算法的应用可以提高电力系统的经济效益和运行可靠性，并减少对环境的影响。
3. 基于市场机制的能源调度基于市场机制的能源调度是一种利用市场供需关系和价格机制来实现能源调度与优化的方法。
这种方法通过建立能源市场，在市场上买卖能源，并根据供需关系和价格变动，动态调整能源的生产和消费。
它可以通过市场竞争和自主决策，实现能源的高效配置和最优利益分配。
市场机制的应用可以提高电力系统的资源利用效率和市场竞争力，并激励新能源技术的发展和应用。
4. 短期调度与长期规划的协同优化电力系统的能源调度与优化需要综合考虑短期调度和长期规划的问题。
短期调度是指对当前和近期的电力系统运行状态进行优化调度，以满足负荷需求和安全性要求。
电力系统中的能源优化与调度研究
电力系统中的能源优化与调度研究概述电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一。
然而，由于能源资源的有限性和环境保护的要求，电力系统的能源优化与调度变得愈发重要。
本文将讨论电力系统中能源优化与调度的研究现状、挑战以及未来的发展方向。
能源优化与调度的背景随着全球人口的不断增加和工业化进程的推进，电力需求呈现出爆发式增长的趋势。
然而，传统能源资源的供给是有限的，如石油、天然气和煤炭等化石燃料的储量有限且导致环境问题。
因此，能源优化与调度成为确保电力系统高效、稳定和可持续运行的关键。
能源优化与调度的研究现状1. 能源优化模型能源优化模型是能源优化与调度研究的核心。
它通过数学模型来描述电力系统中的各种优化问题，如发电机组运行模式、能源供需平衡和电网稳定性等。
常见的能源优化模型包括线性规划、整数规划、混合整数规划和动态规划等。
这些模型可以帮助决策者在考虑不同的约束条件下制定最优的能源调度方案。
2. 能源调度算法能源调度算法是指根据能源优化模型，对电力系统中的发电机组和负荷进行调度的具体方法。
其中，最常用的算法包括负荷曲线分解、机组组合优化和负载预测等。
通过这些算法，可以实现电力系统的经济性、可靠性和环保性之间的平衡。
3. 风电和太阳能的集成随着可再生能源的崛起，特别是风电和太阳能的快速发展，电力系统中能源优化与调度的研究也面临新的挑战。
风电和太阳能的供电具有不稳定性和间歇性的特点，因此如何合理集成这些可再生能源成为一项重要课题。
研究人员通过改进调度算法和优化策略，以提高电力系统对可再生能源的利用率和稳定性。
挑战与未来发展1. 能源交易与市场竞争随着电力市场的开放和竞争的加剧，电力公司之间必须寻求更具竞争力的能源调度方案。
如何在保证经济性和可靠性的前提下，实现能源交易的最大化，是电力系统中能源优化与调度研究的一个重要方向。
2. 新能源技术的应用随着能源技术的不断发展，电力系统中的能源优化与调度也将产生新的挑战和机遇。
新能源发电系统中的功率调度与优化方法研究
新能源发电系统中的功率调度与优化方法研究随着对传统能源的依赖程度不断减少，新能源发电系统呈现出蓬勃发展的趋势。
然而，新能源的波动性和间歇性给电力系统的稳定性和可靠性带来了挑战。
为了高效利用新能源并保持电网的稳定运行，功率调度与优化方法成为研究的重点。
本文将介绍新能源发电系统中的功率调度与优化方法的研究现状和未来发展方向。
一、功率调度的意义和目标功率调度是指根据电力系统需求、供给和运行条件，合理分配新能源发电系统的功率输出。
其目标是最大程度地提高新能源利用率，减少对传统能源的依赖，降低电力系统的运行成本，保持电网的稳定性和可靠性。
二、功率调度的问题和挑战1. 新能源波动性和间歇性：风力发电和光伏发电等新能源发电系统的输出功率受天气条件和日照强度等因素影响，呈现出波动性和间歇性。
这使得功率调度面临预测困难和供需匹配问题。
2. 电力系统稳定性：新能源的接入增加了电力系统的不确定性，可能导致电网频率和电压波动，影响电力系统的稳定运行。
因此，功率调度需要考虑电力系统的稳定性和可靠性。
3. 功率调度的优化问题：功率调度是一个复杂的优化问题，需要综合考虑多个因素，如供需匹配、电力系统稳定性、经济性等。
如何最优地分配功率，并兼顾以上因素，是当前研究中面临的挑战。
三、功率调度与优化方法的研究现状1. 预测与优化结合方法：预测新能源发电系统的功率输出是进行功率调度的基础。
目前，基于统计模型、人工智能和机器学习等方法的功率预测模型得到了广泛应用。
这些模型通过对历史数据和实时数据的分析，可以较准确地预测新能源发电系统的功率输出。
预测结果可以作为优化模型的输入，实现对新能源发电系统的功率调度。
2. 多目标优化方法：考虑到功率调度中多个因素的影响，如供需匹配、经济性和环境影响等，多目标优化方法逐渐被引入。
通过建立多目标优化模型，可以同时优化多个目标，并找到不同目标之间的权衡关系，实现全局最优。
3. 智能算法应用：人工智能算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，被广泛应用于功率调度的优化问题中。
新能源电力系统的调度与优化研究
新能源电力系统的调度与优化研究随着环境问题的日益突出，新能源作为可持续发展的重要方式，受到了全球范围内的广泛关注。
新能源电力系统作为未来能源体系的重要组成部分，其调度与优化研究成为了当今科研领域的热点之一。
本文将介绍新能源电力系统调度与优化的背景、研究内容以及未来的发展方向。
一、背景新能源电力系统是指利用可再生能源（如太阳能、风能、水能等）进行发电和输送的电力系统。
与传统的电力系统相比，新能源电力系统具有环境友好、资源丰富和分布广泛的特点。
然而，新能源电力系统也面临诸多挑战，如不稳定的能源输出、不可预测的天气变化、传统电力系统的复杂度等。
为了确保新能源电力系统的可靠运行和经济性，调度与优化研究成为了必不可少的环节。
二、调度研究新能源电力系统的调度研究是指通过运用数学模型和优化算法，制定合理的发电计划和调度策略，以实现系统的经济性、安全性和环境友好性。
1. 新能源发电计划新能源发电计划是指根据天气预报、负荷需求和电力市场等因素，确定新能源各个发电设备的出力以及发电的时间分配。
通过合理的发电计划，可以最大限度地利用新能源，减少能源浪费和环境污染。
2. 能量存储与供需平衡由于新能源的输出不稳定，需要在系统中引入能量存储装置，以便在能源供应不足时进行补充，并在能源过剩时进行储存。
能量存储技术的发展为新能源电力系统的调度与优化提供了新思路和方法。
3. 灵活性与响应能力新能源电力系统的调度需要考虑系统中各个设备的灵活性和响应能力。
例如，风机的输出受风速、风向等因素影响，而太阳能电池的输出受日照强度、云量等因素制约。
合理利用灵活性和响应能力，可以平衡系统的供需矛盾，提高系统的稳定性和效率。
三、优化研究新能源电力系统的优化研究是指通过建立系统模型、优化目标函数和选择合适的优化算法，对系统进行全局优化，以提高系统的性能和效益。
优化研究可以从以下几个方面展开：1. 经济性优化新能源电力系统的经济性优化是指通过优化发电计划、能源配置和调度策略，最大限度地减少系统的成本，提高系统的经济效益。
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华中科技大学文华学院毕业设计（论文）题目：节能发电调度优化方法研究学生姓名：学号学部（系）：专业年级：指导教师：职称或学位：教授2010年 5月24日目录摘要 (V)关键词 (V)Abstract (VI)Key Words: ............................................ V I 1．绪论 (1)1.1课题研究的背景和意义 (1)1.1.1 电力系统的简介 (1)1.1.2 我国电力工业现状 (1)1.2 优化调度方法在电力系统中的应用 (2)1.2.1 优化调度中的主要问题 (2)2．遗传算法的特点和基本方法 (3)2.1 遗传算法概述 (3)2.1.1 遗传算法概念 (3)2.1.2 遗传算法的步骤和意义 (4)2.2 遗传算法的理论基础 (6)2.2.1 模式定理和积木块假设]6[ (6)2.2.2 遗传算法的隐并行性]7[ (7)2.2.3 遗传算法性能评估 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 遗传算法的优点 (9)2.3.2 遗传算法的不足之处 (10)2.3.3 遗传算法与传统算法的比较 (10)2.4 改进的遗传算法 (12)2.4.1 遗传算法的主要问题和解决方案 (12)3. 基于改进遗传算法的AGC机组优化组合 (13)3.1 传统的机组组合模型 (13)3.1.1 目标函数 (13)3.1.2 约束条件 (14)3.2 考虑AGC的机组优化组合数学模型 (15)3.2.1 电力市场环境下的AGC调节容量问题]12][11[ (16)3.2.2 目标函数 (17)3.2.3 约束条件 (17)3.3 可变长二进制编码 (18)3.4 等微增率获取功率]14[ (20)3.5 差异函数选取]16[ (23)3.6 主要群初始化和主种群终止设定 (25)3.7 子种群初始化和子种群终止设定 (25)3.8 主种群和子种群遗传算子设计 (25)3.9 开采点的获取 (28)3.10 改进遗传算法中的一些讨论 (29)3.10.1 搜索域与开采点之间的关系 (29)3.10.2 子种群的控制 (29)4. 算例仿真分析 (30)4.1 算例一 (30)4.2 算例二 (34)5. 结论 (37)参考文献 (39)致谢 (40)附录 (41)节能调度优化方法研究摘要随着电力运营体制改革的不断深入和电力市场的逐渐形成，电力系统中AGC功率调配和机组优化组合的规模越来越大，约束条件也越来越复杂。
论文对遗传算法在AGC功率调配和机组优化组合中的应用进行了研究，主要包括以下几个方面：论述了遗传算法的相关理论，指出标准遗传算子存在的一些缺陷，提出新的改进遗传算法模型，分析了改进遗传算法的性能；对于包含AGC的机组优化组合模型的特殊性，提出了可变长的二进制编码，并且根据该编码设计了专门的遗传操作，对于其中的连续变量，提出使用等微增法处理；根据AGC功率调配模型的特点，对改进遗传算法模型进行了适度的简化，结合优先级法处理模型中的连续变量，提高了算法的性能和精度；最后结合数据进行仿真，结果表明改进遗传算法收敛迅速，计算精度高。
关键词：改进遗传算法，自动发电控制，机组组合，异化算子Scheduling optimization methods for energy savingAbstractWith the power industry of China is going to establish a market-based operationalmechanism，The Selection of AGC Units and Generator Unit Optimal Commitnent on a growing scale，constraint conditions is increasingly complex．Papers on Genetic Algorithms in AGC and Generator Unit Optimal Commitmem and the a pplication of research, including the following：Analysis of the Selection of AGC Units and Generator Unit Optimal Commitment of development and current situation,and noted that the study Generator Unit Optimal Commitment included AGC of the need for a new model；The theory of Genetic algorithms is discussed,and a number of deficiencies of the standard genetic algorithm are pointed out, New improved genetic algorithm model，analysis of the genetic algorithm to improve performance；According to the Selection of AGC Units model the characteristics ofimproved genetic algorithm model of modest simplification,Treatment with Priority model of continuous vailables Finally,data,and simulation results show improved genetic algorithms rapid convergence and high precision,and adapted to large and medium-sized system．Key Words:Improved Genetic Algorithin,Generator Unit Optimal Commitment, Similartaxis，Dissimilation1．绪论1.1课题研究的背景和意义1.1.1 电力系统的简介电力系统是由各种类型的发电厂，不同电压等级的输电和配电网络以及电力用户四部分组成的大系统。
它以满足国民经济发展对电能的需求为目标，完成从电能的生产、输送、分配到消费的任务。
从电力工业自身技术经济特点和改革发展的趋势来看，电力系统是一个电力生产系统和电力商业系统综合集成的技、工、贸一体化的工商系统。
从电力技术角度来看，电力工业是发、输、配、供、用电环节紧密相连而构成的连续生产过程。
从电力经济角度来看，电力工业是发电商竞价上网，输电网垄断专营，供电侧供电商可靠供电，提供优质服务，科学用电的市场与监督相互配合。
有机互补的带有自然垄断性质的基础行业。
从系统科学角度来看，电力工业是一个典型的由人、财、物组成的多级复杂系统，包括发电、输电、配电的一个高度信息化的信息系统，是由电力规划、负荷预测、负荷调度、运行控制、工况监督、故障诊断、输电服务、交易买卖、合同管理、计量收费、电力监管等环节组成]1[，由发电商、输电公司、配电商、供电商、终端用户等市场主体参与的复杂系统。
目前，电力系统建设的重点在政府部门的推动、电力企业和用户的实施、电价等经济政策配套、技术创新推广等几个方面．以技术手段获取实时准确的需求数据，并及时统计分析、同步优化负荷控制值得深入研究并予以解决，从而以利于技术进步、用电管理、客户服务、社会发展的相互促进，真正实现供用电全过程优化控制。
1.1.2 我国电力工业现状电力工业是国民经济中具有先行性的重要基础产业，与国民经济的关系极为密切，经济增长快，对电的需求就大，反之就小。
电力行业的发展对宏观经济很敏感，尤其是中国，用电量中约3／4是工业用电。
近年来国家实施积极的财政政策，加大投资力度，国内经济发展趋势良好。
<全国电力工业统计快报》统计显示， 2004年全国全年发电量达到21870亿千瓦时，比上年增长14．蹦，增速与上年相比回落了0．4％。
核电发电量稳步增长，全年发电量501亿千瓦时，同比增长14．1％。
2004年全社会用电量达21735亿千瓦时，比上年增长14．9％，是改革开放以来，继2003年后的第二个高速增长年。
到2020年，我国一次能源消费总量将达到34亿吨煤，发电装机容量需达到9．5亿千瓦。
其中水电2．5亿千瓦，将占26．3％；火电占69．蹋：核电占2．1％。
风电占2．1％。
与2004年底火电装机容量相比，火电需增加3．4亿千瓦。
2005年进入四季度后，随着大批新增机组的投产，电力供需形势将有明显好转，电力缺口有较大幅度下降，但部分地区仍然紧张。
2005年冬到2006年春我国电力缺口约为1500万千瓦，主要集中在华北、南方和华中地区，华东、东北、西北地区电力供需基本可以平衡。
2006年全国电力供需状况比2005年更加缓解，但仍然存在局部地区、局部时段供需紧张。
预计2006年全国全社会用电量的增长速度在11％左右，用电量约为27300亿千瓦时]2[。
电力行业的高速发展以及与国民经济的密切联系，不可避免地带来电力工业市场化的发展。
今后，电力改革必将进一步地深化，电力的市场化将会成为全球电力工业的普遍发展方向，中国的电力市场也不可避免地将面临很多的变化。
1.2 优化调度方法在电力系统中的应用电力系统一旦实施市场化运行后，电力系统运行的各个环节中都出现了很多需要解决的问题。
这些问题与传统的优化调度有着密切的联系，因此优化调度理论D1及其计算方法在电力市场中将发挥着很大的作用。
在传统的电力系统优化调度过程中，进行优化调度的目标多为系统发电费用最小。
而在竞争的电力市场中，进行优化调度所追求目标是多方面的．在现代电力工业环境下，电力市场的运行基本目标是：在满足系统安全稳定运行的条件下，促进发电厂的竞争，以发电成本，网损，辅助服务成本之和最低为优化目标，根据机组报价，确定发电计划，实时调度各个发电公司的机组发电，以满足用电负荷要求。
1.2.1 优化调度中的主要问题首先，经济负荷分配]3[是电力系统中一个典型的优化调度问题。
目前，我国的能源消耗增长已经高于经济增长，其中煤炭问题是中国能源战略中的一二突出的问题。
预计到2020年，我国一次能源消费总量将达到34亿吨煤。
发电装机容量需求达到9．5亿千瓦。
其中火电占69．5％。
与2004年底的火电装机容量相比，火电需求增加了3．4亿千瓦，也就是每年需增加发电燃煤10亿吨。