电力系统经济调度研究综述：从传统方法到人工智能应用

电力系统经济调度是电力行业中至关重要的一环，旨在以最低成本满足电力需求。近年来，国内外学者在该领域投入了大量研究，取得了显著进展。

传统方法中，线性规划、整数规划和动态规划等被广泛应用。线性规划常用于确定电力系统的最优运行方案，包括发电计划和输电计划等。整数规划用于解决包含整数限制的问题，而动态规划适用于解决具有时间序列特征的问题。

随着人工智能、机器学习和深度学习等技术的快速发展，这些新技术也开始应用于电力系统经济调度问题。例如，人工智能可以用于短期负荷预测和发电计划优化。机器学习可以用于电力系统的故障诊断和风电功率预测。深度学习可以用于电力系统的图像识别和时间序列预测。

总而言之，电力系统经济调度研究已经从传统的线性规划、整数规划和动态规划等方法发展到应用人工智能、机器学习和深度学习等新技术。未来，随着技术的不断发展，电力系统经济调度研究将更加深入和细致，并朝着更高效、更智能的方向发展。