电力系统优化调度研究
电力系统经济调度优化的研究
电力系统经济调度优化的研究电力系统是现代工业社会运行的重要基础，其供应的稳定电能对于保障经济发展和社会稳定至关重要。
而电力系统的调度优化则是保障电网稳定运行和电能供应的重要环节之一。
本文将对电力系统经济调度优化进行研究，并探讨其在提高电力系统效率、降低成本等方面的应用和意义。
一、电力系统经济调度优化的意义电力系统的经济调度优化是指在保障电能供应的前提下，通过合理配置电力资源、优化能源调度策略，实现电力系统运行的高效和经济。
其具体意义如下：1. 提高电力系统的利用效率：经济调度优化能够合理配置电力资源，提高电力系统的利用效率。
通过科学合理地制定出力调度计划、优化发电机组组合，使得电力系统在满足供需平衡的条件下，最大程度地利用电力资源，提高发电效率，减少能源的浪费。
2. 降低发电成本：经济调度优化能够降低电力系统的发电成本。
通过动态调整发电机组的负荷分配、选择合适的电源组合等策略，减少系统运行中的能源消耗和成本支出，降低供电的成本，提高发电的经济效益。
3. 提高电力系统的稳定性和可靠性：经济调度优化能够提高电力系统的稳定性和可靠性。
通过调整发电机组的输出功率、优化能源供应策略，以及合理利用电力系统的调度储备等手段，保证系统在各种工况下的可靠供电，增强电力系统的稳定性。
二、电力系统经济调度优化的方法和技术在实际电力系统的调度过程中，通过合理的方法和技术对电力系统进行经济调度优化，从而实现电力系统的高效运行。
下面列举一些常见的方法和技术：1. 负荷预测技术：通过对电力系统中负荷特性的研究，建立负荷预测模型，预测未来一段时间内的负荷需求。
负荷预测的准确性将对经济调度优化起到关键作用。
2. 发电机组出力优化：基于负荷需求和发电机组特性，通过优化发电机组的出力，求解最优的出力调度方式，实现经济调度优化。
这一方法包括基于启发式算法、遗传算法等的发电机组调度策略。
3. 电力交易市场机制优化：通过建立电力市场交易机制和清算机制，引入竞争机制，实现供需的匹配和电力资源的优化配置。
电力系统的智能化调度与优化研究方法
电力系统的智能化调度与优化研究方法在当今社会，电力已经成为了人们生活和生产中不可或缺的重要能源。
随着电力需求的不断增长以及电力系统的日益复杂，传统的调度与优化方法已经难以满足现代电力系统的高效、可靠和经济运行要求。
因此，智能化调度与优化成为了电力系统领域的研究热点和发展方向。
电力系统的智能化调度与优化是一个综合性的课题，涉及到电力系统的多个方面，包括发电、输电、配电和用电等环节。
其目标是在满足各种约束条件的前提下，实现电力系统的安全稳定运行、提高能源利用效率、降低运行成本，并最大程度地满足用户的电力需求。
一、电力系统智能化调度与优化的重要性首先，智能化调度与优化有助于提高电力系统的可靠性和稳定性。
通过实时监测电力系统的运行状态，及时发现并处理潜在的故障和安全隐患，能够有效避免大规模停电事故的发生，保障电力供应的连续性和稳定性。
其次，它能够提高能源利用效率。
根据不同的负荷需求和能源供应情况，合理安排发电计划，优化能源的分配和利用，减少能源的浪费，促进可再生能源的消纳，对于应对能源短缺和环境问题具有重要意义。
再者，智能化调度与优化可以降低电力系统的运行成本。
通过优化电力设备的运行方式、减少不必要的损耗和维修成本，提高电力系统的经济效益。
二、智能化调度与优化的基础技术要实现电力系统的智能化调度与优化，离不开一系列基础技术的支持。
1、先进的监测与测量技术包括高精度的传感器、智能电表等设备，能够实时采集电力系统的各种运行参数，如电压、电流、功率等，为调度与优化提供准确的数据基础。
2、通信技术高速、可靠的通信网络是实现智能化调度的关键。
它能够将采集到的数据及时传输到控制中心，并将控制指令快速下达至各个电力设备。
3、大数据分析技术电力系统产生的海量数据需要通过大数据分析技术进行处理和挖掘，以提取有价值的信息，为调度决策提供支持。
4、优化算法如线性规划、非线性规划、智能优化算法等，用于求解复杂的调度与优化问题。
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。
电力系统优化调度的现状与发展研究
电力系统优化调度的现状与发展研究第一章电力系统优化调度概述电力系统是国民经济发展的重要支撑，其中优化调度是保证电力系统正常运行和电力能源安全的重要手段。
电力系统优化调度可以指导电力设备运行，提高能源利用率，保障供电质量。
随着电力用户日益增多和电力市场日臻成熟，电力系统优化调度在实际应用中具有重要作用。
第二章电力系统调度技术发展2.1 传统电力系统调度技术电力系统调度技术的发展历经50年。
最初的调度技术是基于经验和人工智能的，缺点是难以提高效率。
20世纪70年代，电力系统调度技术出现了重大突破，随后进入计算机仿真时代。
2.2电力系统智能调度技术近年来，电力系统智能调度技术的发展得到了快速发展，主要是由于其有许多优点，例如，它可以更加准确地预测和预防系统中可能出现的故障，从而减少系统停机时间；还可以提高系统的电力质量，并提高系统的效率。
此外，电力系统智能调度技术可以通过数据挖掘技术实现在线监测、分析预警，并在必要时采取措施。
第三章电力系统优化调度中的关键技术3.1 电力系统负荷预测负荷预测是电力系统优化调度的基础，它可以协助调度员预测后期负荷需求，使调度员们更好地安排电力设备的运行和停机，以便更好地满足用户的需要。
3.2 电力系统计算机仿真技术电力系统计算机仿真技术是电力系统设计、调度和运行的基础，仿真技术可以帮助调度员进行各种重要的决策。
3.3 电力系统集成优化技术电力系统集成优化技术指的是将各个子系统优化配置，从而形成一个更加合理、高效的电力系统。
集成优化技术可以通过在线监测、数据分析、智能判断等手段实现。
第四章电力系统优化调度的挑战和展望4.1 挑战：首先，电力系统优化调度涉及到很多方面的数据和信息，并且这些数据量非常的大，如果无法处理好这些数据，就无法使用大部分的优化调度方法和技术。
其次，随着电力系统的扩大，调度员需要面对更多的调度任务，如果无法快速而准确地完成这些任务，就会严重影响电力系统的运行。
电力系统优化调度研究
毕业设计说明书中文摘要刘杰：电力市场下电力系统优化调度研究毕业设计说明书外文摘要刘杰：电力市场下电力系统优化调度研究目录1 引言 (4)1.1课题研究的目的与意义 (4)1.2电力系统的现状 (5)2 电力系统油画调度算法 (5)2.1优化算法 (5)2.2优化调度遗传算法 (7)2.3优化调度动态规划法 (11)3 电力系统优化调度 (12)3.1水电厂优化调度思路 (12)3.2水电厂优化调度建模 (12)3.3水电厂优化调度运行 (15)3.3.1优化调度检修优化 (17)3.3.2最小风险度模型 (18)4优化结果比较 (19)4.1计算结果分析比较 (19)4.2两种算法比较 (21)5结论与展望。
(23)5.1结论 (23)5.2展望 (23)参考文献 (23)致谢 (23)刘杰：电力系统优化调度研究电力系统优化调度研究1 引言1.1课题研究的目的与意义电力工业的根本任务是以安全为中心，在充分合理地利用能源和运行设备能力的条件下，保证安全经济发、供电，以满足国民经济各部门的电能需求。
电力系统供应着现代化社会生产和生活的大部分能量，相应地，也消耗着大量的一次能源——煤、石油等。
对于电力这样重要的能源转换系统，提高其运行效率、实现其运行优化的必要性是显而易见的。
对于一个大的电力系统而言，在保证供电的前提下减少燃料消耗，提高运行的效率，就意味着每年能够节约数以万吨计的燃料。
因此，电力系统的优化问题长期以来一直是电力系统工程技术人员和学者研究的重点。
尤其是近几年来，随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平快速提高，全社会用电量急速增长，全国都面临着电力严重短缺的局面。
在如此严峻的形势下，深入研究电力系统的优化及经济运行问题更具有十分现实的社会意义。
电力系统优化是电力系统分析的一个分支，它所研究的问题主要是在满足负荷需求的前提下，如何优化地配置系统资源以及调度系统内设备的运行工况，从而使系统发电所需的总费用或所消耗的总能源耗量达到最小这样一个运筹决策问题。
电力系统灵活调度与优化研究
电力系统灵活调度与优化研究在当今数码化和工业化程度日益提高的社会中，电力系统的灵活调度与优化成为保障能源供应的重要环节。
电力系统的稳定运行和能源资源的有效利用，对于实现经济的可持续发展具有至关重要的意义。
因此，电力系统灵活调度与优化的研究成为当前能源领域的热点之一。
灵活调度是指在电力系统运行中，根据供需与市场需求的变化，通过调整发电机组的负荷和电网的运行方式，以保持电网平稳运行，并实现电能的高效使用。
电力系统中存在着多种能源类型、不同规模的发电设备以及复杂的输电网，因此，灵活调度需要考虑多种因素，如发电成本、能源类型、供需平衡、输电网状态等。
优化研究是指利用现代数学方法和优化算法，对电力系统进行综合分析和优化设计。
优化的目标是最大化电力系统的经济效益，同时满足电力供应的质量、可靠性和环境友好性等方面的要求。
通过优化研究，可以对电力系统的发电能力、输电网络和用电负荷等进行调整和优化，提高系统的效率和灵活性。
在电力系统灵活调度与优化的研究中，有以下几个关键问题需要解决：1. 负荷预测与管理：负荷预测是灵活调度的基础工作，准确的负荷预测可以帮助系统运营者合理安排发电设备的负荷，以满足用户的需求。
同时，负荷管理可以通过智能电网技术实现对用户用电行为的监控和调整，以提高电力系统的灵活性和稳定性。
2. 发电机组调度：发电机组的调度是电力系统灵活调度的核心内容。
通过合理的发电机组调度，可以在保证电力系统供电可靠性的前提下，降低发电成本、降低排放量，并提高电力系统的适应性和响应速度。
3. 输电网络调度：输电网的调度是电力系统灵活调度的重要环节。
有效的输电网调度可以降低电力网络的线损，提高电力系统的传输能力，并减少电网运行的风险。
4. 多能源协同调度：随着新能源技术的发展，电力系统中出现了多种能源类型，如风能、太阳能等。
多能源协同调度需要考虑不同能源之间的协调和连续性，并优化利用不同能源的优势，以提高电力系统的灵活性和可持续性。
基于深度强化学习的电力系统调度优化研究
基于深度强化学习的电力系统调度优化研究电力系统调度优化是当前电力领域的关键问题之一。
传统的电力系统调度方法在解决一些简单问题方面表现良好，但在处理具有大规模复杂性和非线性特征的电力系统调度问题时，效果较差。
为了解决这一问题，研究人员开始探索基于深度强化学习的电力系统调度优化方法。
基于深度强化学习的电力系统调度优化研究旨在应用深度强化学习算法有效地解决电力系统调度问题。
深度强化学习是机器学习领域的一个重要分支，结合了深度学习和强化学习的优势，具有处理高维、大规模复杂问题的能力。
在电力系统调度中，优化目标通常涉及到减少电力系统的总损耗、提高电力系统的稳定性以及降低对外地区的电力需求。
传统方法通常通过建立模型，采用离散化方法来获得系统调度策略。
然而，这种方法往往限制于问题的特定假设，可能无法完全充分考虑电力系统的复杂性和不确定性。
深度强化学习是一种基于智能体与环境的交互进行学习的方法。
智能体通过与环境的交互，观察环境信息，并通过学习来选择动作以达到最大化回报的目标。
深度强化学习通过神经网络模拟智能体的决策过程，可以处理大规模的状态和动作空间，并且能够随着学习的进行逐渐优化策略。
在电力系统调度优化研究中，深度强化学习可以通过对电力系统的状态进行编码，将电力系统的运行环境映射到神经网络中。
然后，通过增强学习算法来训练神经网络，使其能够根据当前状态选择最佳的调度策略。
深度强化学习算法可以通过与环境不断交互，更新神经网络的权重，最终得到最优的电力系统调度策略。
基于深度强化学习的电力系统调度优化研究具有以下几个优点。
首先，它可以充分考虑电力系统的复杂性和不确定性，不受传统方法的局限。
其次，深度强化学习算法能够处理大规模的状态和动作空间，适合解决电力系统调度中的高维、大规模问题。
此外，深度强化学习算法具有学习能力，可以通过与环境的交互不断优化调度策略，适应电力系统的变化。
当然，基于深度强化学习的电力系统调度优化研究也面临一些挑战。
电力系统调度优化模型研究
电力系统调度优化模型研究电力系统是现代工业和生活的重要基础设施，其调度优化对于保障电力供应的稳定性和经济性具有重要意义。
因此，电力系统调度优化模型的研究成为了电力行业的热点和难点问题之一。
本文将从电力系统调度优化模型的定义、特点及其研究方法等方面进行探讨。
电力系统调度优化模型是指利用数学和计算机等方法，以最小化系统运行成本或在满足约束条件下实现系统运行目标为目的，对电力系统进行运行调度的数学模型。
其主要特点包括时序性、非线性、多目标性和多约束性等。
首先，电力系统调度模型具有时序性。
电力系统是一个连续不断的过程，需要对不同时间段内的电力需求进行合理分配。
因此，调度模型需要考虑到电力系统的运行规律，对不同时间段内电力需求和发电能力进行合理安排。
其次，电力系统调度模型具有非线性特点。
电力系统中存在许多非线性元素，如发电机的功率特性、线路的输电能力和变电站的运行状态等。
因此，调度模型必须考虑这些非线性元素的影响，并采用相应的数学和计算机方法来解决。
再次，电力系统调度模型是多目标性的。
电力系统的运行需要满足多个目标，如降低成本、提高可靠性和保障供电等。
因此，调度模型需要考虑多个指标，并权衡不同目标之间的矛盾和平衡，以实现最优的调度策略。
最后，电力系统调度模型是多约束性的。
在电力系统的运行中，存在一系列物理约束条件，如电力负荷需求、输电能力、发电机容量和供电可靠性等。
调度模型需要考虑这些约束条件，并通过数学建模和算法设计来保证系统的安全和稳定运行。
在电力系统调度优化模型的研究方面，主要有以下几个方法：基于经济调度、基于物理调度、基于优化算法和基于人工智能等。
基于经济调度的研究方法，主要侧重于降低电力系统运行成本。
该方法通常将电力市场的经济因素和电力系统的运行约束相结合，以实现最小化总成本的目标。
其中，线性规划模型和整数规划模型是常用的数学建模方法。
基于物理调度的研究方法，主要关注电力系统的物理运行特性。
该方法通常以优化发电机的出力和网架节点的电压等物理量为目标，以满足电力负荷需求和保证电力系统安全运行为前提。
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毕业设计说明书中文摘要刘杰：电力市场下电力系统优化调度研究毕业设计说明书外文摘要刘杰：电力市场下电力系统优化调度研究目录1 引言 (4)1.1课题研究的目的与意义 (4)1.2电力系统的现状 (5)2 电力系统油画调度算法 (5)2.1优化算法 (5)2.2优化调度遗传算法 (7)2.3优化调度动态规划法 (11)3 电力系统优化调度 (12)3.1水电厂优化调度思路 (12)3.2水电厂优化调度建模 (12)3.3水电厂优化调度运行 (15)3.3.1优化调度检修优化 (17)3.3.2最小风险度模型 (18)4优化结果比较 (19)4.1计算结果分析比较 (19)4.2两种算法比较 (21)5结论与展望。
(23)5.1结论 (23)5.2展望 (23)参考文献 (23)致谢 (23)刘杰：电力系统优化调度研究电力系统优化调度研究1 引言1.1课题研究的目的与意义电力工业的根本任务是以安全为中心，在充分合理地利用能源和运行设备能力的条件下，保证安全经济发、供电，以满足国民经济各部门的电能需求。
电力系统供应着现代化社会生产和生活的大部分能量，相应地，也消耗着大量的一次能源——煤、石油等。
对于电力这样重要的能源转换系统，提高其运行效率、实现其运行优化的必要性是显而易见的。
对于一个大的电力系统而言，在保证供电的前提下减少燃料消耗，提高运行的效率，就意味着每年能够节约数以万吨计的燃料。
因此，电力系统的优化问题长期以来一直是电力系统工程技术人员和学者研究的重点。
尤其是近几年来，随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平快速提高，全社会用电量急速增长，全国都面临着电力严重短缺的局面。
在如此严峻的形势下，深入研究电力系统的优化及经济运行问题更具有十分现实的社会意义。
电力系统优化是电力系统分析的一个分支，它所研究的问题主要是在满足负荷需求的前提下，如何优化地配置系统资源以及调度系统内设备的运行工况，从而使系统发电所需的总费用或所消耗的总能源耗量达到最小这样一个运筹决策问题。
现代电力系统优化是电力系统潮流分析、数学优化理论、运筹学以及系统工程等多学科交叉的一个研究领域，它所包含的内容是十分广泛的。
本文从能耗及环境方面等角度研究现代电网优化问题，根据现代电力系统的特点建立合适的数学模型，结合数学优化理论、运筹学知识以及优化算法，对研究水电厂实用化可提供一定的解决方案。
总之，对电力系统优化调度的研究有助于发展和丰富电力系统分析和优化运行理论，有益于提高电力系统经济效益，促进电力市场的健康发展，同时也是提高电力系统自动化水平的迫切要求，因此本课题研究电力系统的优化调度具有深远的理论意义，也具有重大的实际价值。
1.2电力系统的现状山西农业大学工学院毕业设计能源是人类发展的基本条件。
电能作为现代社会最主要的二次能源，在生产和生活中获得了极广泛的应用，在人类社会的现代化进程中扮演了极其重要的角色。
20世纪中叶以来出现的大电力系统，是一切工业系统中规模最大、层次复杂、资金和技术密集的复合系统，是人类工程科学上最重要的成就之一。
尤其是在现代社会，科技水平的提高以及经济的发展，使得人类对电能的需求和依赖越来越高。
现代的电力系统，可以看成是由三个基本系统组成。
一是电能生产、传输、使用的一次系统，即发电、输电、变电、配电和用电五个子系统组成，称之为物流系统；二是电力系统的监控、保护、自动控制和调度自动化等组成的能量管理系统，称为信息流系统；三是电能量的交易系统，称为货币流系统。
其中物流系统研究的侧重在于能量的转化、电能的输送和分配以及电力系统可靠、稳定、安全、经济运行的规律；信息流系统主要研究如何获得物流系统的各种状态信息以及对所得信息的传输、处理和应用；货币流系统主要任务是研究在市场环境下有关电能这种商品的经济性行为。
电能是电力工业的唯一产品，因此现代电力系统的特点与电能的特点是紧密相联的。
由于电能不能大量储存，电能的生产、输送、分配和消费都是同时进行的。
在任何时刻，电力的生产、输送、分配和消费在功率和能量上，必须严格保持平衡，并需留有足够的容量和能量的备用，这是电力企业充足、可靠、合格地向用户供电的基本条件。
发、送、变、配和用电各个子系统相互连接，形成一个整体，不可分割，具有鲜明的系统性。
区域电网的互联是现代电力系统发展的一大趋势。
从安全经济运行的角度上看，电网互联可以实现更大范围的社会资源优化配置，带来巨大的经济效益，主要表现在：可以在能源丰富的地区建立电厂，把一次能源转化成电能，然后输送到负荷密集区域，这样大大提高能源的输送效率；大系统可以安装大容量、高效率机组，有利于节省建设资本，降低发电能耗；各个子系统互为备用，减少了总备用容量，增强系统的抗事故能力；利用可再生能源与耗尽型能源的互补调节，充分利用可再生的一次能源，提高能源效率，强化可再生能源的利用，实现可持续发展的能源战略；另外大电网可承受较大的冲击负荷，使系统的稳定性增强.因此，大电力系统是电力工业发展的客观要求和必然趋势。
高压交流输电是实现系统互联的主要模式之一，它给电力系统带来了巨大的经济效益，但同时也带来了系统运行的复杂性。
为了克服大系统联网的困难，高压直流输电在现代电力系统中得到了发展。
所以，现代电力网络通常是交直流混合的输电系统。
1971年，W O．Stadlin首次提出了优化调度要考虑未来负荷的变化、发电机输出功刘杰：电力系统优化调度研究率变化速率及其调节容量的有限性，在建立经济负荷分配的模型时，通过给发电机组预留一定比例的调整裕度来保证未来的负荷变化需求，这种做法虽然在一定程度上满足了负荷变化的需求，但各机组预留的比例尽皆相同，故没有正确的反映出动态优化调度的基本矛盾，也不能很好的协调经济性和调节余量的关系。
1980年，D．w Ross和S．Kim 首次明确提出了电力系统优化调度的思想，建立了动态经济负荷分配模型，将系统的发电计划和负荷变化协调起来进行整体优化，模型目标函数为一定时间范围内的各时段目标函数和，约束条件包含了发电机组输出功率变化速率限值这一动态约束。
在上世纪80年代初期，研究工作大都以等微增率原理为出发点，试图将动态优化调度问题转化静态优化调度问题来加以求解。
80年代后期，由于稀疏技术的应用和计算机技术的发展，一些学者将非线性规划的方法引入动态优化调度，从而使动态优化调度模型更全面。
进入90年代，对动态优化调度的研究又有了新的进展，提出的动态负荷瓶颈分析理论，可以定量的给出不同阶梯数临界紧段落功率增量的瓶颈序列，对动态优化的关键矛盾有了定量的分析标准。
到本世纪，随着我国电力市场的逐步建立和完善，对电力系统优化调度又提出了新的更高的要求，它不仅要满足电力系统运行的电气规律，同时还要体现市场经济性能的机理，如购电费用、网损费用、旋转备用费用以及它们之间的折中处理等，因此近年来，对电力系统优化调度研究的热度有增无减，如模糊最优化算法，遗传算法等。
此外，研究的比较多的还有网络流和内点法提出了一种最小费用网络流模型，该模型把机组的功率平衡约束和爬坡约束进行了统一，并采用广义的Out of Kilter算法求解，对于规模不大的系统优化问题，计算速度较快，但遇到大规模系统时，计算就显得比较复杂。
在此基础上提出了一种适用于网络流模型的解耦算法，对大系统的优化调度取得了一定的效果，还对动态优化调度解耦求解的最小前瞻窗口问题进行了研究和探讨，为电力市场下刚性优化和柔性决策的相结合，以及对电力系统优化调度问题的进一步研究打下了基础。
2 电力系统优化调度算法2.1优化算法在电力系统优化调度中现有的优化方法众多，已有的主要有两类：传统优化方法和山西农业大学工学院毕业设计现代智能启发式优化方法。
①传统的优化算法1）等微增率法：在电力系统经济运行中发挥着重要作用，并且应用非常普遍。
但当考虑到电力系统运行方式及众多水电厂间的复杂约束条件时，协调方程十分困难，甚至无法求解，因而等微增率法的应用存在局限性。
2）线性规划法：能较容易地处理水电厂间的水力联系，但必须对具有非线性特征的目标函数和约束条件做相应的线性化处理，降低了计算结果的求解精度。
3）非线性规划法：利用惩罚函数将有约束问题转化为无约束问题，或者基于可行方向法直接求解有约束的优化问题，也有将非线性规划问题转化为线性规划问题，然后求解。
4）网络流规划法：专门针对网络特点的一种数学规划法，网络模型的结构由弧和节点确定，利用网络中弧上的流来满足约束条件，然后在流中寻优求解。
5）动态规划法：解决多阶段决策优化问题的一种数学方法。
因其对系统方程的类型、约束条件和目标函数没有任何限制而在优化调度中得到广泛的应用。
6）逐步规划算法：POA 算法是根据贝尔曼最优化的思想，提出了逐步最优化的原理，即最优路线具有这样的性质，每对决策集合相对于它的初始值和终止值来说是最优的。
7）大系统分解协调方法：基本思想是根据所求问题的复杂程度，将其分解为一系列子系统问题，在各子系统上设置一协调器以获得各子系统的结果，并由协调器指示各子系统修改有关参数，重新计算直至获得满意的结果。
②现代智能优化方法1）人工神经网络：人工神经网络中常采用于解决优化问题的两种主要模型是BP网络和Hopfield网络模型。
2）模拟进化算法：模仿生物进化规律的仿生智能优化算法，主要包括遗传算法（GA）、进化规划法（EP）、进化策略法（ES）。
3）模拟退火算法：一种解大规模优化问题的通用算法。
该法建立在蒙特卡罗原理基础上，模拟固体退火过程，是一种具有启发式的随机搜索算法。
4）蚁群算法：最近几年由意大利学者受自然界中蚁群集体行为启发而提出的一种新型模拟进化算法，初步的研究已经表明该算法具有较强的鲁棒性和适应并行分布计算等优点，为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路。
5）禁忌搜索算法：20 世纪60 年代末提出的一种模拟智力过程而扩展邻域的启发式搜刘杰：电力系统优化调度研究索方法，在搜索过程中获得知识，能以较大的概率跳出局部极值区而获得全局最优解。
6）混沌优化算法：混沌是存在于非线性动力系统中一种较普遍的现象，混沌运动具有遍历性、随机性、规律性等独特的动力学性质。
基于混沌理论的混沌优化是一种新型的直接搜索优化算法，它直接采用混沌变量在解空间中按混沌运动的自身规律进行搜索，利用其遍历性找到最优解。
7）模糊优化方法：起源于20世纪70年代Bellman提出的模糊决策的概念和模糊环境下的决策模型，它是将优化问题中确定性的约束条件用模糊方式表达，不仅能表示可行解，而且对不可行解可按距离可行域的远近程度进行模糊处理，这样可有效处理约束条件。
8）其它方法：近年来，随着计算机和人工智能技术的迅猛发展，不断涌现出许多其他的新方法，除上述方法外，还有灰色系统、专家系统等方法。