随着现代电力行业向智能化、微型化、网络化发展，现代电网的结构和运行方式更加复杂。加之环保问题越来越具体化，电力系统的优化问题出现了很多新的特点和要求，传统的优化模型以及常规的优化方法对现代的电力行业有很大的难度。
　　电力系统优化调度(Economic Optimize Dispatch，EOD)是指在满足现有经济负荷条件下，合理的分配各个机组的负荷和约束条件，以最小的发电成本解决当前负荷增长的问题。从数学上来讲，机组组合问题属于高维数、非凸的、离散的、非线性的组合优化问题，用普通算法很难获得最优解，因此寻找该问题的最优解成为本论文研究的主要方向。
　　根据现代电力系统的特点和发展趋势，本文深入的研究电力系统优化中的若干问题，在节能减排框架下对现代电力网络进行了优化调度的研究，利用改进型粒子群算法建立数学模型对现代电力网络进行优化，建立了考虑各个机组协调优化和环境参数的数学模型，采用改进粒子群算法解决电力系统环境经济调度问题。
　　以基本粒子群算法为主要研究方法，分析它的思想并利用测试函数对其算法进行仿真。然后再此基础上将改进粒子群算法应用到电力系统优化的问题上，并且加入环境变量约束，该算法克服了传统粒子群算法易陷入局部最优，且收敛速度慢的问题，本文最后对两个典型IEEE配电网络进行了仿真和计算，计算结果表明该算法在计算精度和收敛速度的优越性。