机组组合问题是电网进行经济调度,制定发电计划的首要研究问题。在新能源电力比例增加的电力行业形势下,研究机组组合问题,对于提高电网运行的稳定性和新能源电力的消纳能力具有重要意义。同时火力发电机组也需要在电网调度中提供一定的灵活性,以提高变负荷运行时的调峰能力。本文首先介绍了机组组合问题的数学模型,应用拉格朗日松弛算法对机组组合问题求解,并对算例结果进行了分析。针对拉格朗日松弛算法的不足,应用正弦余弦算法改进拉格朗日算法得到SCA-LR算法,将改进后的算法应用于机组组合问题的求解。利用正弦余弦算法随机搜索、全局优化的特点,增加了迭代求解过程中拉格朗日乘子更新的随机性,改善了相对对偶间隙的振荡现象,提高了拉格朗日松弛算法对于最优解的逼近效果。随后,对于传统机组组合制定策略难以适应未来快速的日内负荷变化需求的问题,提出多机组协调运行策略。通过使用日内预测的更为精确的风电功率数据,应用SCALR算法制定分时段更新的机组组合,通过与日前机组组合策略相比较,该策略可以更好地适应风电功率波动性较大的特点,提高电力系统运行的灵活性和经济性。在以上研究的基础上,对于电力机组响应电网变负荷指令时的运行灵活性提升进行研究。从配汽运行方式优化角度出发,针对汽轮机组机组负荷在某些总阀位指令段变化迟缓,控制效果变差的现象。采用数据挖掘的手段分析汽轮机运行过程中产生的历史数据,应用神经网络算法建立汽轮机配汽机构运行关键指标之间的数学模型,并采用实际的运行数据进行了具体案例的计算。本文采用多个算例对以上提出的算法和方法进行了论证。