电力系统经济调度研究进展：传统方法与人工智能技术的融合

国内外在电力系统经济调度方面的研究成果和进展丰富多彩。传统的线性规划、整数规划、动态规划等方法在电力系统经济调度中得到了广泛的应用。其中，线性规划以其简单、高效、可靠的特点，被广泛应用于电力系统的负荷预测、电力市场优化、电力供应链管理等领域。整数规划则更适合于电力系统中的离散优化问题，如电源分配、调度计划等。动态规划则可以用于解决电力系统中的长期规划问题。

近年来，随着人工智能、机器学习、深度学习等技术的发展，越来越多的研究者开始探索将这些技术应用于电力系统经济调度中。其中，基于人工智能的优化算法，如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法等，已经得到了广泛的应用。这些算法具有全局搜索能力、自适应性和鲁棒性等特点，可以有效地解决电力系统中的多目标优化问题。

此外，机器学习和深度学习技术也被应用于电力系统经济调度中。例如，利用机器学习算法对电力负荷进行预测，可以准确地预测未来一段时间内的负荷情况，从而为电力系统的运行提供有力的支持。深度学习技术则可以用于建立更为精确的负荷预测模型，从而提高预测的准确性和可靠性，为电力系统的经济调度提供更好的决策支持。

综上所述，国内外在电力系统经济调度方面的研究成果和进展是多样化的，传统的线性规划、整数规划、动态规划等方法仍然具有一定的应用价值，而基于人工智能、机器学习、深度学习等技术的方法则正在逐渐成为电力系统经济调度研究的热点和趋势。