大型系统的重点放在低是剩余的需求增强的优先列表单位承诺方法

资 源 简 介

大型系统的重点放在低是剩余的需求增强的优先列表单位承诺方法

详 情 说 明

在大型电力系统的运行优化中，机组组合（Unit Commitment）问题一直是一个关键挑战，尤其是在低需求或高可再生能源渗透率的情景下。传统方法如混合整数线性规划（MILP）虽然能提供精确解，但计算复杂度高，难以适应实时调度需求。而本文提出的增强优先列表（Enhanced Priority List, EPL）方法，通过预定义机组的启停优先级，显著提升了求解效率。

EPL算法的核心在于将机组按成本或效率排序，形成优先列表，再结合上下限、最小运行时间等技术约束动态调整调度方案。测试表明，该方法在计算速度上远胜MILP，同时保持了较高的精度。尤其值得注意的是，EPL在低需求场景（如风光发电过剩时）表现突出——这类场景因间歇性可再生能源的高渗透率，传统算法常因计算资源不足而失效，而EPL通过规则化排序快速生成可行解。

这一成果为电力系统实时调度和政策模拟提供了新思路。未来可进一步探索EPL与其他启发式方法的融合，以应对更复杂的多目标优化场景。