现阶段,我国发电总装机容量排世界第二位。因此,在现有技术水平和设备情况下,做好短期发电计划和成本优化,恰当地在机组间分配负荷,以避免不必要的起停机和机组空转所带来的巨大能耗,成为学者们关注的热点之一。另一方面,随着国民经济的迅速发展和用电量的增加,电网的经济运行也日益受到重视;而配电系统无功优化正是保证系统安全、经济运行的有效手段。对无功的合理优化不仅仅可以提高系统运行的电压水平,而且可以降低系统的有功网损和无功网损,提高电力系统的运行效率。本文在电力系统机组组合优化和配电系统无功优化研究现状的基础上,深入分析了近年来新兴的几种智能优化算法,并选择具有较好搜索效率和收敛特性的粒子群优化算法加以改进,针对电力系统机组组合优化和配电系统无功优化问题提出了基于改进粒子群优化算法的解决方案。概括起来,本文的工作主要包括以下两大部分:一、尝试了一种基于惯性权重方法的改进粒子群优化(PSO)算法,讨论了相关参数的选取原则,使之能有效地克服了粒子群算法容易陷入局部收敛的问题,提高了粒子群算法的优化性能。通过几个典型复杂函数的优化情况进行了验证,并进一步讨论了算法中各系数的取值对于优化过程的影响。二、针对电力系统机组组合优化和配电系统无功优化问题提出了基于改进粒子群优化算法的解决方案,并将其优化结果与采用其他智能优化算法得出优化结果进行比较分析,证明了粒子群优化算法在电力系统机组组合优化和配电系统无功优化问题上的可行性和有效性,同时也进一步验证了惯性权重法对于解决粒子群优化算法容易陷入局部最优问题的有效性。