机组组合优化问题研究在电力系统经济调度中占据重要的地位。合理的开停机组合与负荷分配不仅可以延长机组的运行寿命,还可以提高电厂的发电效益。UC问题的研究已经取得丰富的研究成果,但相邻日影响相关研究比较薄弱。本文针对机组组合优化问题进行研究,主要工作内容如下:首先,阐述经典机组组合优化问题的数学模型。论证相邻日影响在火电机组的存在性,并且说明今日计划对次日计划产生的影响。目前大部分模型考虑到昨日影响,忽略对次日的影响,只求当日效益最优或者成本最低,其计算结果往往导致次日优化程度较低甚至无解的情况。在电厂运行情况短期基本不变的情况下,使用现有模型进行连续多日求解,难以保证其多日都有解。基于以上考虑,提出周期运行模型,考虑今日结果对次日的影响,使得计算结果在满足周期重复运行条件下效益最优。其次,介绍混合蛙跳算法的原理。采用贪婪模式同时对最优个体与最差个体进行进化,对最优个体进行局部混沌搜索,增强其局部搜索能力。对蛙跳行为进行分析,采取变步长方式,使其可以在全局范围内搜索,增强其全局搜索能力。最后,使用双层蛙跳算法求解机组组合优化问题。内层使用连续蛙跳算法求解经济负荷分配,使用新的初始化策略保证粒子可行,采用粒子双维度跳跃使其进化后不破坏约束条件。外层使用整数蛙跳算法求解机组组合问题,采用修补策略处理最短开停机时间约束。本文首先使用10机算例验证改进算法,通过与已有文献结果对比,表明该算法对于机组组合问题求解具有较高的效率以及精度。之后使用不同负荷对两种模型进行连续多日计算,结果表明周期运行模型不仅能够保证周期重复运行,其解在一定条件下优于经典模型多日连续计算结果。同时也证明了经典模型今日计算结果不具备重复运行特点,使用经典模型多日连续计算难以保证连续多日都有解,进而验证了相邻日之间存在影响。因此可以说明周期运行模型不仅可以保证周期可行,还能够兼顾周期经济效益。