梁　捷

(中国南方电网广西电网有限责任公司电力科学研究院，广西 南宁 530023)

0　引言

大规模电动汽车(electric vehicles，EV)接入电网将会对电力系统的规划、运行及市场运营产生巨大影响，考虑EV入网后的机组组合问题(unit commitment，UC)，需要在UC模型中体现EV的充电放电行为，实现EV及传统机组的综合调度，使系统总运行成本最小[1]。UC问题中目标函数的非凸、非线性以及复杂严格的约束使得该问题难以求得全局最优解。常见方法包括优先顺序法[2]，动态规划法[3]，分支定界法[4]，混合整数规划法[5]，遗传算法[6]等。这些方法存在着易陷入局部最优或在应用于大规模系统时会遇到维数灾等问题。

文献[7]采用一种混合优化算法求解UC问题，它将原问题分解成仅含状态变量的组合和含机组有功出力的非线性规划2个子问题，用禁忌搜索算法(tabu search，TS)求解组合子问题，粒子群和序列二次规划混合法求解非线性规划子问题，仿真表明如此可改善TS算法的收敛速度和搜索能力。文献[3]提出了基于优先顺序法的动态规划法(dynamic programming，DP)，可提高计算速度，但该法对大规模UC问题常常找不到质量较好的解。文献[8]提出了一种计及EV充电需求的电力系统机组组合模型，把满足EV充电需求纳入约束条件，但缺乏大规模系统和多算法间的性能比对研究。

为了在可接受的时间内得到优质解，文中提出一种用于UC问题的禁忌动态规划法。在传统前向动态规划法的基础上，根据路径存优指标对访问路径集进行局部存优，并引入禁忌搜索进行状态访问控制。……