经济发展需要大量的电力作为能源支持,高效的能源生产对电力系统的电源容量规划、安全运行、节能效率等方面提出了更高的要求。近年来,弃水电量事件的发生,引起政府部门的关心和大众的关注。减少弃水电量,提高能源利用率,落实贯彻“节能减排”方针。故本文从理论方法与实际应用两方面着手,以智能算法的改进以及应用和模型创新为研究手段,围绕电力系统电力电量平衡模型和降低弃水电量这两方面展开研究。本文的主要研究内容及和相应成果包括:(1)弃水电量最小的年电力电量平衡模型算法研究。本文在遗传算法的基础上,针对水火电站在实际应用中不同时期的运行特点,提出了一种改进的遗传算法。改进的遗传算法主要解决初始解生成质量不高和变异操作中对群体信息利用不足的缺点,通过对不同电站设置相应初始概率矩阵,实现提高种群初始化的质量,使用高斯分布拟合种群基因的分布信息,促使算法能跳出局部最优,进一步增强全局搜索能力。本文将改进遗传算法、逐次逼近算法和逐次切负荷法耦合,逐步求解检修计划、备用容量配置和工作容量配置。通过实例计算,改进的电力电量平衡算法相比常规算法所求得的弃水电量较少,验证了改进电力电量平衡算法在求解电源优化配置方面的有效性和合理性。(2)考虑弃水电量机会损失的日电力电量平衡模型研究。本文将水电因弃水导致的机会损失纳入到水火电系统联合优化运行分析中,并考虑水火电爬坡约束,水电振动区约束等多种复杂约束,构建火电运行成本与水电弃水电量机会损失之和最小的水火电日电力电量平衡模型。将模型中非线性约束转化为线性化约束,并使用商业优化软件CPLEX中内置的分支定界法进行求解。针对汛期某一区域进行仿真模拟,实例结果表明,按这一优化准则下的最优策略运行,虽然火电运行成本有所增加,但弃水电量大大减小,水电能源利用率得到明显提升,计算结果更加符合实际情况。