2.2循环处理策略的流程及应用
　　2.2.1对机组状态进行确认，在获取t-1时刻的机组状态以后，要分析电力系统中的约束条件，并将此作为依据判断出t时刻的机组状态。
　　2.2.2对机组的出力状况进行分配，分配原则为等耗量微增率。经过处理以后，如果功率已经达到平衡，说明其已经满足输出条件。如果功率没有达到平衡，则需要采用优先启停策略，对启停顺序进行合理设置，实现对机组状态的调整。如果电力系统的负荷比出力要大，则需要开启某些机组，反之则需要关停某些机组。这里将调整次数设置为M，M的大小可以根据实际情况来设定。经过M次调整以后，如果功率仍旧没有达到平衡，就不再对这一时段功率进行调整。
　　2.2.3需要对旋转备用进行校验，校验以后发现备用充足，则进入下一时段的处理；如果备用不充足，则重新回到第一步。最后一步是需要建立一个排错系统，对粒子状态进行校验并记录，如果发现异常粒子，马上对其异常轨迹做输出处理，方便程序的调试排错，粒子合格率会明显提升。
　　2.3优先启停策略的流程及应用
　　在判断机组状态的过程中，需要根据判断过程及结果制定优先启停顺序，顺序的制定有两种方法：一种是针对某一时段进行，就是设置一段相对独立的顺序；另一种是对所有时段进行统一设定。在循环处理过程中，在发现异常粒子以后，开始采用优先启停策略，这在上一个阶段已经分析过。实际上这种策略的核心就是将启停的权利赋予各个机组，提升高效率机组的运行率，降低低效率机组的运行率。在进行动态经济调度时，很多研究者习惯将最小比耗量当作机组优先投入顺序，但实际上这种选择并不适合所有情况，如果实际功率与额定值有较大差距，采用这种排序方式的弊端就会显现出来，经济性不高。为了解决这一问题，本研究将μmin与Pmax的比值作为经济指标，其中前者代表最小比消耗量，后者代表最大出力，遵循从小到大的原则，实现优先排序。
　　2.4机会停机策略的流程及应用
　　该策略的具体流程如下：制定某时间段内的启停顺序，顺序明确以后再确认该时间段内的运行机组，并对其进行检测。如果这些机组不满足停机约束条件，则不对其进行停机处理；反之，如果满足停机约束条件，则对其进行停机约束处理，需要对各机组的出力情况进行调整。如果粒子轨迹正常，就可以进行停机操作了。如果得到更优的处理结果则接受，如果处理结果没有实现更优则放弃。该策略在应用过程中有以下注意事项：（1）要对机组数量进行限制。使用该策略以后，机组会产生一个优先停机顺序。电力系统运行过程中，程序会将该顺序作为依据对所有机组是否需要停机做出判断，能停的尽量停。无论是在哪个时段，只要能够保证粒子轨迹正常，都要尽量减小机组的运行率。（2）要对机组停机机会进行合理设置。如果机组自身容量比较大，启停过程需要花费的时间也较长，则可以将其设置为基荷，应该尽量避免对其进行启停操作，因此在设置时应该赋予其较小的机会。反之，如果机组容量较小，启停过程不需要花费太长时间，则可以将其应用于调峰中，设置时应赋予其较大的机会。（3）要对停机优化结果进行分析。如果达到了优化的目的，就接受这一结果；如果没有达到这一目的，就要放弃这一结果。
　　2.5粒子群算法的改进
　　应用以上策略以后，就可以实现对粒子群算法的改进，具体步骤如下：（1）要对各项参数的设置，实现种群的初始化；（2）应用前两个策略对粒子进行处理；（3）对粒子进行检查和校验，异常则直接进入后面的第八步，如果没有发现异常则进入第四步；（4）采用最后一项策略生成新粒子；（5）继续利用排错系统对新粒子进行检查，如果发现异常，则直接进入第七步，如果没有发现异常，则进入下一步；（6）对经过处理后粒子的适应度值进行计算，如果达到更优目的则接受，如果没有达到则放弃；（7）对最优值进行更新；（8）判断经过优化后的粒子是否满足终止条件，如果满足则结束优化过程，如果没有满足则需要对粒子进行更新，并回到第二步。

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