《A Modified Binary PSO to solve the Thermal Unit Commitment Problem》完全复现。代码主要做的是一个考虑需求响应的机组组合问题，首先构建了机组组合问题的基本模型，在此基础上，进一步考虑负荷侧管理，也就是需求响应，在调控过程中通过补偿引导负荷侧积极进行需求响应，在模型的求解上，采用了一种基于改进二进制粒子群算法的求解方法，相较于传统的粒子群算法，更加创新。而且求解的效果更好，代码出图效果非常好；

本文件包含地区机组仿真数据及相关机组最优组合算法程序。

是一个关于电力系统调度的机组组合优化的代码

SCUC/SCED基本概念 2.1

国内外SCUC/SCED应用 国外发展：以美国为例，SCUC和SCED已经成为电力生产、计划和调度的两大核心应用软件。其主要基于市场模式，按照申报价格、双边合同和交易优化机组组合和经济调度，与我国调度模式的需求有比较明显的差异。 国内情况：在国调统一组织下，2008年以来开展了节能发电调度体系和关键技术研究工作，SCUC和SCED核心软件取得显著突破，适应于国内调度环境和要求的SCED日趋实用化。 该软件目前已在国调、华东、华中、东北、福建、江苏、四川、山东等多家单位推广应用。主流厂家有：中国电科院、南瑞科技、清大科越。 为何我国主要采用SCED：在国外的日前市场，例如美国，因具备日启停性能的燃气机组较多，日前市场以SCUC为主，但在国内，因常规大容量火电较多，对启停结果的持续性有一定要求，且SCUC对启停费用、启停约束、启停曲线等基础数据管理要求高，所以目前国内在日前应用上仍以SCED为主， SCUC方面主要开展了周、月等较长周期的SCUC研究。 *

应用粒子群优化(PSO)算法对电力系统的机组优化组合问题进行研究,介绍了算法原理,分析了算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并以常用的测试函数进行验证,建立了相应的数学模型,并以IEEE3机6节点电力系统为实例进行研究。分析结果表明,PSO算法较之常用的遗传算法和混沌优化等算法,在算法结构、计算时间、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,验证了该方法的有效性。

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用于解决电力系统经济调度和机组组合的matlab程序

SCED与SCUC区别 1、SCUC与SCED区别：安全约束机组组合重在确定满足电网安全约束和备用需求的机组组合计划，计算周期相对较长，而对调度计划的要求则相对较低，只要满足电网安全和系统供需平衡即可，计算时间也相对较长。安全约束经济调度则是在已经确定的机组组合基础上，编制可以用于调度实际执行的发电计划。与安全约束机组组合相比，安全约束经济调度更注重调度计划的精益化。 *

基于MATLAB和Yalmip的2变量机组组合调度算法