基于拉格朗日松弛法与随机邻域搜索的MATLAB机组组合优化解决方案

资 源 简 介

本项目采用拉格朗日松弛法分解机组组合问题并处理电力平衡约束，结合随机邻域搜索提升全局优化性能。通过MATLAB实现，高效求解多台发电机的最小运行成本问题，适用于电力系统优化场景。

详 情 说 明

机组组合优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于拉格朗日松弛法与随机领域搜索的混合优化算法，用于解决电力系统机组组合问题。系统通过将复杂的约束条件分解处理，利用拉格朗日松弛法处理系统级约束（如电力平衡），同时结合随机扰动策略增强全局搜索能力，能够高效求解考虑启停成本、爬坡约束等多类实际限制的经济调度问题。

功能特性

• 拉格朗日松弛框架：将机组组合问题分解为多个易于求解的单机组子问题
• 动态乘子更新：采用自适应策略调整拉格朗日乘子，加速算法收敛
• 随机领域搜索：在求解过程中引入随机扰动，避免陷入局部最优解
• 多约束处理：支持机组爬坡率、最小启停时间、系统备用等复杂约束
• 详细结果分析：提供收敛过程可视化与灵敏度分析功能

使用方法

1. 准备输入数据：

- 配置机组参数矩阵（出力范围、成本系数、爬坡率等） - 设定系统负荷曲线（24小时或自定义时段） - 指定约束条件配置（备用要求、最小启停时间等） - 设置算法参数（乘子初值、收敛阈值、搜索幅度等）

1. 运行优化程序：

执行主程序启动优化计算过程

1. 获取输出结果：

- 最优机组启停方案（0/1矩阵） - 经济调度出力分配结果 - 算法收敛特性曲线 - 运行统计与成本分析 - 参数灵敏度分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 优化工具箱（用于线性/二次规划求解）
• 至少 4GB 内存（建议 8GB 以上处理大规模问题）

文件说明

主程序文件整合了算法核心流程，实现了以下功能：输入数据的读取与校验、拉格朗日松弛算法的迭代求解机制、随机领域搜索策略的执行、乘子的动态更新与收敛判断、优化结果的输出与可视化生成，以及最终解的质量评估与灵敏度分析。