郑海艳，简金宝，全 然，杨林峰

（1.广西大学 数字与信息科学学院，广西 南宁 530004；2.玉林师范学院 数学与信息科学学院，广西 玉林 537000；3.河南工业大学 理学院，河南 郑州 450001；4.广西大学 计算机与电子信息学院，广西 南宁 530004）

0 引言

在当今节能减排这样一个世界共识下，电力系统的优化运行显得尤为重要。机组组合UC（Unit Commitment）是电力系统运行调度一个非常重要的方面，同时也是一个非常活跃的研究领域。近年来各类UC问题相继被提出和研究，如融入随机性很强的风能发电的含风电场的UC问题[1]、含插电式混合动力汽车的UC问题[2]等，然而火电机组仍然是最主要的组成部分。经典的UC问题是指在一个调度周期内满足系统负荷需求和旋转备用等条件下，确定机组的启停计划和机组出力，从而使得发电总费用最小，其在数学上是一个大规模的混合整数规划问题。由于其可行解集的组合性质，UC问题是一个NP（Nondeterministic Polynomial）难问题，即在多项式时间内很难求解。到目前为止，尝试用于求解UC问题的方法大致有确定性和启发式两大类。确定性方法主要有动态规划法[3]、割平面法[4]、半定规划法[5]、拉格朗日松弛法[6]和外逼近法[7]等；启发式方法主要有遗传算法[8]、禁忌搜索[9]和粒子群算法[10]等。 在上述方法中，启发式方法可以很好地处理离散变量，在理论上也具有全局收敛性，但由于是随机搜索方法，其计算效率不稳定，且容易陷入局部最优解。在确定性方法中，拉格朗日松弛法根据对偶理论将大规模问题分解为多个易于求解的中小规模子问题，是目前求解大规模UC问题最有效和最常用的方法之一。……