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该程序复现《A Modified Binary PSO to solve the Thermal Unit Commitment Problem》，主要做的是一个考虑需求响应的机组组合问题，首先构建了机组组合问题的基本模型，在此基础上，进一步考虑负荷侧管理，也就是需求响应，在调控过程中通过补偿引导负荷侧积极进行需求响应，在模型的求解上，采用了一种基于改进二进制粒子群算法的求解方法，相较于传统的粒子群算法，更加创新，而且求解的效果更好，代码出图效果非常好。程序采用matlab编程，注释清楚，方便学习！

该模型通过定义一系列风电分布的模糊性集来捕捉风电的不确定性，并在最坏情况分布下最小化预期总成本。与随机规划相比，该方法对精确概率分布数据的依赖性较小。该方法的性能也优于传统的鲁棒优化方法，因为它可以将一些分布信息纳入模糊集，从而产生保守性较低的结果。为了便于计算，假设经济调度决策与不确定参数和描述风力发电分布特征的辅助随机变量亲和依赖，采用线性决策规则逼近的方法处理等待决策。程序需要matlab+cplex进行求解。