王光政，孟 盼，刘良雨

(华北水利水电大学电力学院，河南 郑州 450000)

0 引言

随着化石能源的不断减少，可再生能源装机容量的不断上升，以及在“碳达峰”和“碳中和”的大背景下，电力调度由传统火电机组运行转向火电与可再生能源联合运行调度。其中水火联合调度优化，一直是经典的研究课题之一。其目的是，在满足各种条件约束的情况下，合理安排火电机组出力以及水电站出力，使得总的火电机组燃料费用最小。如何使所建立的模型更加精确符合实际情况以及寻找更加高效实用的求解算法，一直是学者们主要的研究方向。从数学的角度看，水火联合调度模型具有非线性，非凸性，耦合性强以及维数多的特点。传统的数学方法，在面对大规模问题时，由于会陷入维数灾而无法找到最优解[1]。群体智能优化算法是近几十年来兴起的一种求解复杂问题的方法，其不受目标函数的形式以及复杂约束的限制。近年来，相继被运用于求解水火联合调度问题，并取得了不错的效果[2- 6]。

由于发电机物理结构特性等原因，机组在某些区间运行，会发生不稳定的情况，称之为禁止出力区间[7- 8]。在调度时需要避免发电机运行在该出力区间段。为了使模型更加符合实际情况，降低电力系统运行的风险。因此，本文从模型的角度出发，将禁止区间约束条件加入到水火联合调度模型中。

麻雀搜索算法(SSA)是薛建凯等人于2020年提出的一种新型群体智能优化算法[9]，该算法基于麻雀种群中的觅食行为和反捕食行为，与其他智能算法相比，具有求解速度快，稳定性和收敛精度高的特点。……