电力系统经济调度研究进展：传统方法与人工智能应用

电力系统经济调度是电力系统运营中的重要环节，旨在实现电力供需平衡、最小化运行成本、保障电力系统安全稳定运行。在国内外的研究中，传统的线性规划、整数规划、动态规划等方法被广泛应用于电力系统经济调度中。其中，线性规划方法通过建立线性优化模型，将电力系统运行成本最小化；整数规划方法通过引入整数变量，更精确地描述电力系统的运行状态和约束条件；动态规划方法则通过递推求解方式，实现电力系统的最优调度。

近年来，随着人工智能、机器学习、深度学习等技术的快速发展，这些技术也被广泛应用于电力系统经济调度中。其中，机器学习方法通过训练模型，实现对电力系统运行数据的预测和优化，如支持向量机、神经网络等；基于深度学习的方法则通过对电力系统数据的深层次分析，实现更高精度的预测和优化，如深度神经网络、卷积神经网络等。这些方法在电力系统经济调度中的应用，不仅提高了电力系统运行效率和可靠性，也为电力系统的智能化和可持续发展奠定了重要基础。