随着电力改革的深入,经济效益对电网公司将越来越重要。为了保持电力系统安全稳定运行和电网公司的可持续发展,对电网公司所面临的经营风险进行评价就显得十分重要。本文首先针对电网公司经营过程中的各种风险进行了详细的分析和研究,设计出一套风险评价指标体系。针对层次分析法的不足给出了一种基于序关系和聚类分析的层次分析法,该方法将层次分析法(AHP)、序关系、聚类分析、和交互式确定权重方法相结合,来对风险指标进行赋权,对电网公司经营风险进行综合评价并得出量化结果,为决策者从总体上掌握经营风险提供参考依据。该方法一方面无需进行一致性判断,减少了计算量;另一方面最大限度上避免了人为因素和主观因素对权重的影响。其次,对电网公司购电风险进行了详细分析,建立了以最小化条件风险值和最大化期望收益为目标的购电风险评价模型。该模型弥补了VaR不能反映损失尾部信息的缺陷,可以防范小概率极端风险,降低了电网公司发生灾难性风险的可能,并且无需先验知识。最后,针对多目标粒子群算法的不足,提出了一种改进的多目标粒子群算法,该算法通过引入局部扰动的思想和变异操作来提高多目标粒子群算法局部搜索能力,并用非支配排序遗传算法的思想来进行外部档案的维护。通过实验对比,该算法在保持多样性的同时能够很好的收敛到最优前端。用改进的智能算法对购电风险模型进行求解,每次可以求出一组最优解,并且最优解均匀的分布在最优前端上,为决策者的正确决策提供了参考。