机组组合问题是电力系统经济调度中的一个重要问题,在电力系统研究中占有非常重要的地位,通过合理安排机组启停和出力计划,能够带来显著的经济效益和社会效益。从数学角度来讲,机组组合问题是一个高维数、非凸、离散、非线性的复杂优化问题。随着电力市场的深化改革、新能源大规模并网,机组组合问题模型中的目标函数以及约束条件更为复杂,该问题的求解会愈发困难。因此,如何在机组组合问题中完善、改进、探索新的优化算法具有极其重要的意义。本文针对求解机组组合问题的粒子群优化算法进行研究和改进,主要内容包括:首先,建立两类机组组合的数学模型,即确定性机组组合数学模型和不确定性机组组合数学模型;对负荷经济分配子问题的求解进行阐述,设计负荷经济分配求解流程,介绍机组组合问题常用的几类求解算法。其次,介绍标准粒子群算法的基本原理,并对其收敛行为进行简要分析。在离散二进制粒子群算法中位改变概率和惯性权重分析的基础上,提出一种混沌递增惯性权重的改进二进制粒子群算法,使其能够同时具备前期全局搜索能力和后期局部搜索能力;在粒子速度更新公式中引入个体与群体的速度差值项,并提出一种改进整数粒子群算法。再次,分别设计基于改进二进制粒子群算法和改进整数粒子群算法的机组组合问题的求解流程。在基于改进二进制粒子群算法的求解过程中,对粒子进行二进制编码,并采用启发式修复策略来处理备用约束以及最小开停机时间约束;在基于改进整数粒子群算法的求解过程中,通过对粒子进行整数编码,能有效减小矩阵编码的规模。最后,给出改进粒子群算法对10～100机系统机组组合问题求解的测试算例,通过将求解结果与现有文献的求解结果进行比较分析,以验证改进粒子群算法求解机组组合问题的有效性。测试结果表明,两种改进粒子群算法均能够快速有效地求解机组组合问题,随着机组规模的增大,求解时间近似线性增长;改进二进制粒子群适用于求解机组规模较小的系统,改进整数粒子群算法在求解大规模机组组合问题时优越性更为明显。