现代电力系统优化问题一般以目标函数的最优化进行求解。然而,在节能减排政策的实际背景下,电力工业并非片面追求能耗或污染物的最小化,而是完成由政府分阶段规划下达的节能减排考核指标,例如火电机组的能耗与污染物排放水平达到某个期望值。传统的追求单一目标或多目标最优化的负荷分配方法显然不完全符合这一实际情况。此外,现有的火电机组负荷分配方案尽管考虑了火电机组的能耗与排放特性,但忽略了机组所处不同区域可能具有差异化节能减排期望调控目标的要求。在实际电力系统中,系统内不同地区的一次能源禀赋和环境容量裕度均可能有所不同,易造成对应的节能减排考核指标也可能存在差异。因此,在制定负荷分配方案时应当结合机组所属地区的具体情况,设定区域间差异化的优化目标期望值。基于上述考虑,本文建立了多分区多期望目标形式的火电机组负荷分配模型,设计了相应的求解算法,并通过算例验证了模型和算法的有效性。首先针对发电调度中火电机组负荷分配问题,考虑不同区域间差异化的指标考核要求,以单位发电煤耗和单位发电污染物排放量为目标,建立了多分区多期望目标优化模型。不同于传统的电力系统多目标优化调度问题,该模型首先根据系统内各个地区的差异性,各个区域分别设定相应的能耗、污染物排放目标期望值;它并不强调追求不同目标的最优解,而是寻求使得各个区域的煤耗和排污指标满足预设的期望值的发电方案。在求解多分区多期望目标优化问题时,可借鉴传统的多目标优化策略,但并不追求目标最优化,而是将寻优目标尽可能趋近于期望值时结束计算。其次本文提出了一种适用于多分区多期望目标优化分配负荷的算法。该算法对原问题进行时段解耦,将多时段多分区负荷分配问题分解为多个单时段的多分区负荷分配问题;对时段解耦后的单时段多分区负荷分配问题再次进行分区解耦,将多分区问题分解为多个单区域的静态负荷分配问题。通过两次解耦,原问题被分解为单时段区域内负荷分配问题、单时段多分区负荷分配问题、多时段多分区负荷分配问题。针对单时段区域内负荷分配问题,提出了一种权值动态预估方式的多期望目标改进优化算法。该算法以多目标线性加权的形式将多目标转化为综合目标,在求解综合目标最小化的过程中根据各目标相对预先设定的期望值的完成情况不断调整各目标的权重值,从而快速求得满足多个目标期望控制需求的静态负荷分配方案。算法通过权重调整策略的改进,明显提升了计算速度和收敛精度,可作为基本工具用于后续的动态负荷分配问题。在求解单时段多分区负荷分配问题时,根据各区域期望值完成情况动态调整各区域承担的出力,在满足系统整体功率平衡约束的前提下使各区域多个目标的期望值完成程度尽量趋同。在求解多时段多分区负荷分配问题时,提出了一种根据各分区调度周期内期望值完成情况动态调整各分区各时段期望值的策略,使得各分区在调度周期内的期望值完成程度也尽量趋同。