3.1.1动态规划

先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解，可以处理各种规模的UC问题。采用这种技术可以克服PL方法的缺点。DP通过考虑每个小时内所有可能的组合，在有限的解域中以最小的代价搜索最优解，从而搜索UC问题的最优解。这种方法可以保持解的可行性，而且易于修改特定效用的模型特性，也容易添加约束条件。文献[8]介绍了DP-RSC1算法，该算法是DP算法的一个变种，基于机组开/关状态的线性松弛和机组按顺序投入，松弛状态用于降低UC问题的维数，动态重组用于提高解的质量。最后将DP-RSC1算法与机组停运算法和传统的优先级列表法进行了比较。结果表明，DP-RSC1算法给出了更精确的结果。文献[9]研究了电力市场开放条件下多时段热电联产（CHP）生产计划中的机组组合问题，介绍了DRDP-RSC算法，这是一种基于动态重组的DP算法。结果表明，该算法是有效的，可以在极小的最优性差下获得最优或接近最优解。文献[10]研究了在对偶优化框架下，利用动态规划求解联合循环发电厂的调度子问题。