1、“.....电力负荷之和必须等于发电机发电出力之和。其中为机组在时段的运行状态，，表示运行，表示停机为机组在时段的出力为负荷在时段的负荷量系统备用约束任何时段，发电机的备用容量之和必须大于系统备用要求。其中为发电机组的最大出力为时段系统备用要求输电线路传输容量约束线路传输的电能必须在它的传输容量范围内。,其中为线路上流过的电能为第根输电线路第条母线的线性传输因子,为母线上的注入功率为第根输电线路的最大传输容量发电机组出力范围约束与稳定出力范围约束处于运行状态的发电机组的发电出力必须小于其最大发电出力，同时必须大于其最小稳定运行出力。其中发电机组最小稳定运行出力机组增降出力约束发电机组在增加发电出力时，增加出力的速度要小于其最大增出力发电机组在减少发电出力时，减少出力的速度要小于其最大减出力......”。

2、“.....机组在该小时的发电出力必须为其最小稳定运行出力，且当机组从运行状态变为停运状态时，机组在该小时的发电出力必须为其最小稳定运行出力。如果且或且机组最小运行时间和最小停运时间约束机组每次启动后，连续运行时间至少为该台机组的最小运行时间。机组每次停运后，连续停运时间至少为该台机组的最小停运时间。其中为机组最小运行时间为机组最小停运时间模型及其求解问题优化模型Ⅰ问题中的母线系统仅考虑负荷平衡约束系统备用约束输电线路传输容量约束发电机组出力范围约束与稳定出力范围约束和机组增降出力约束，所建优化方程模型如下。......”。

3、“.....任何完全问题只有通过列举所有可能的组合，才能得到最优解，即采用穷举搜索法。由于问题的求解规模不大，所以该问题将采用穷举搜索法对模型进行求解。我们设置计数器用以记录机组已运行的时间。读取各机组和负荷的原始数据。另。设置机组的第小时的出力大小从小到大依次搜索，跨度为，使其出力大小的变化满足增出力约束和降出力约束。判断机组是否满足其出力范围约束。若满足则继续下步，否则，重复步骤。根据系统负荷平衡约束，求出机组的出力大小。判断机组出力大小的变化和出力范围是否满足增出力约束降出力约束和出力范围约束。若满足则继续下步，否则重复步骤。判断机组和机组是否满足系统备用约束，若满足则继续下步，否则重复步骤。判断机组和机组是否满足输电线路传输容量约束，若满足继续下步，否则重复步骤。判断计数器是否为，若是则输出该种情况下两台机组各时段出力大小，否则重复步骤，另。直到所有的情况搜索完毕为止。执行完该算法......”。

4、“.....模型求解与分析我们根据上面的算法步骤，我们编程序附录，并代入各机组和负荷的初始数据。可以得到总成本为的最优机组组合计划，如表所示表母线系统的最优机组组合计划机组机组小时状态运行关机出力备用状态运行关机出力备用状态运行运行出力备用状态运行关机出力备用总成本使用穷举搜索法对该问题虽然能得出结果，但其运行效率太低，不能用于求解大规模问题，且编程实现较复杂，不是种优良的算法。问题和问题优化模型Ⅱ问题和问题的优化模型为,遗传算法核心，用于进行样本的遗传操作选择复制交叉变异遗传迭代遗传迭代次数最小花费总成本，初始设为遗传迭代代数,记录最小花费的成本值对结果四舍五入取整为最优发电机组启停计划记录所有发电机组发电成本值,迭代代后的运行结果图迭代次数发电机组发电总成本取对数迭代次的运行结果计算适度值，并且使生成的样本满足各种约束遗传种群初始化......”。

5、“.....为第几时段调整列中的元素取值，使其满足发电机组出力范围约束调整列中的元素取值，使其满足发电机组的增出力和降出力约束第列特殊处理创建机组状态矩阵调整列中的元素取值，使其满足系统备用约束调整列中的元素取值，使其满足机组启动时和停运时的出力约束修正机组状态矩阵调整列中的元素取值......”。

6、“.....考虑负荷平衡输电线传输容量限制等实际情况产生的约束条件，建立机组组合优化模型，追求发电成本最小。同时采用矩阵实数编码遗传算法和穷举搜索算法，利用和编程，分别对模型进行求解，并对所得结果进行分析比较，以此来帮助电力部门制定机组启停计划。首先，建立发电成本最小目标函数和各项约束条件的数学表达式。其中机组空载成本和增量成本之和随该机组发电出力增长呈折线关系，在分析计算时为了简便，本文采用条平滑的二次曲线来近似代替。对于问题，选取相应的约束条件对目标函数进行约束，从而给出优化模型Ⅰ。由于问题的求解规模很小，所以采用穷举搜索算法，利用编程求解，得到了母线系统小时的最优机组组合计划见表。对于问题，在优化模型Ⅰ的基础上......”。

7、“.....建立了优化模型。同时采用遗传算法和穷举搜索算法，利用和编程，分别对模型进行求解，部分结果如下发电总成本单位元矩阵实数编码遗传算法穷举搜索算法在对所得结果进行了分析比较，重新制定了母线系统小时最优机组组合计划见表三。对于问题，用系统对优化模型进行测试。由于求解规模巨大，同样采用遗传算法和穷举搜索算法，利用和编程，分别对模型进行求解，部分结果如下发电总成本单位百万矩阵实数编码遗传算法穷举搜索算法在对所得结果进行比较时发现对于大规模问题，遗传算法优势明显，将其求解结果作为小时的最优机组组合计划见附录。最后，我们就模型存在的不足之处提出了改进方案，并对优缺点进行了分析。关键字机组组合优化模型矩阵实数编码遗传算法穷举搜索算法问题的提出当前的科学技术还不能有效地存储电力，所以电力生产和消费在任何时刻都要相等，否则就会威胁电力系统安全运行。为了能够实时平衡变化剧烈的电力负荷......”。

8、“.....在满足电力系统安全运行条件下，追求发电成本最小。在没有电力负荷损耗以及个小时之内的电力负荷和发电机出力均不变的前提下，假定所有发电机组的发电成本都是由部分组成启动成本，空载成本，增量成本。需要考虑的约束有负荷平衡约束系统备用约束输电线路传输容量约束发电机组出力范围约束机组增出力约束机组降出力约束。问题母线系统有个母线系统，其中有台机组个负荷和条输电线路，已知个小时的负荷和系统备用要求。请求出这个小时的最优机组组合计划。最终结果应该包括总成本各小时各机组的状态各小时各机组的发电出力和各小时各机组提供的备用。问题母线系统在问题的基础上，考虑发电机组的下列物理特性约束发电机组的稳定出力范围约束机组启动时的出力约束机组停运时的出力约束机组最小运行时间约束机组最小停运时间约束。重新制定最优机组组合计划。问题系统用节点的电力系统对问题的求解模型进行测试，试求出个小时的最优机组组合计划......”。

9、“.....二问题的分析机组优化组合和优化启停就是要在满足约束条件的情况下，优化地选定各时段参加运行的机组，求出机组的最佳运行方案，实现发电成本最小。然而，机组组合问题是个多变量多约束的混合整数非线性规划问题。针对此类问题的求解，数学类优化方法如线性规划非线性规划动态规划等，都存在明显不足之处。而采用智能优化算法对此问题的研究较多，主要包括遗传算法模拟退火算法禁忌搜索人工神经网络模糊优化等算法。其中模拟退火算法收敛速度慢禁忌搜索算法对初始解依赖性较强人工神经网络算法存在网络合适的隐含层数目和节点数目难以确定模糊优化方法的隶属函数和模糊推理规则的确定较困难。鉴于遗传算法作为种新的全局优化搜索算法，以其简单通用鲁棒性强适于并行处理及应用范围广等显著特点，本文采用基于矩阵实数编码遗传算法来解决机组组合问题......”。